Нейросети для текста: применение в бизнесе

Нейросети для работы с текстом прошли путь от научных лабораторий до стандартных бизнес‑инструментов. Компании из маркетинга, консалтинга и других отраслей уже применяют большие языковые модели (LLM — алгоритмы, обученные на огромных массивах текста для создания человекоподобного языка). Речь идёт о таких нейросетях, как, например, YandexGPT, GPT‑4 и LLaMA*.

Более 65% организаций уже регулярно используют генеративный ИИ. Около 72% компаний внедрили его хотя бы в одно направление работы. Эти технологии охватывают примерно 40% задач в сферах, где основной ресурс — информация: в юриспруденции, финансах, маркетинге и образовании.

Интерес к ИИ‑инструментам стремительно растёт. В 2024 году спрос на GPT‑сервисы вырос на 3600% по сравнению с 2023 годом. Работать с нейросетями стало проще: достаточно интуитивно понятного интерфейса и запросов на обычном языке, без программирования. Около 75% руководителей ожидают, что эти технологии фундаментально изменят их индустрии.

Рассмотрим, как нейросети помогают создавать тексты, экономить ресурсы, ускорять рабочие процессы и получать преимущества перед конкурентами. Представим пошаговые инструкции по работе с ИИ, примеры из практики российских и зарубежных компаний, а также правовые вопросы: от авторских прав до существующих ограничений.

Этапы создания текста с помощью нейросетиЭтапы создания текста с помощью нейросети

Генерация идейГенерация идей

В традиционном копирайтинге поиск тем часто отнимает много времени. Языковые модели решают эту задачу за секунды: достаточно запросить, например, «Придумай 10 заголовков для статьи о цифровом детоксе» — и нейросеть предложит готовый список вариантов.

Ключевой момент этого этапа — составление чёткого и подробного промта. Вместо расплывчатого «Напиши статью про котов» эффективнее указать: «Сгенерируй статью про персидских котов объёмом около 5000 знаков с описанием особенностей их кормления и ухода». Для выбора актуальных тем специалисты часто комбинируют ChatGPT или YandexGPT с Google Trends или сервисом Яндекс Вордстат, анализируя текущие интересы аудитории.

Создание структурыСоздание структуры

На этом этапе формируется «каркас» текста: оглавление, логические блоки и подзаголовки. Запрос «Составь план статьи о преимуществах электромобилей с подзаголовками» позволяет получить систематизированный набросок. Модель учитывает заданные вводные о важности экологичности и экономической выгоды.

Такой подход помогает выстроить будущий материал — определить основные разделы, расположить их в логической последовательности и подготовить основу для следующего этапа.

Написание черновикаНаписание черновика

На этом этапе ИИ создаёт непосредственно текст для каждой секции. Запрос «Раскрой подзаголовок „Экологичность электромобилей“ на 300 слов» даст готовый блок контента. Главное преимущество здесь — возможность быстро настраивать стиль и объём под требования заказчика.

Модель выдаёт черновик с основными идеями по теме, используя знания из своего обучения. Большие языковые модели вроде YandexGPT или ChatGPT способны формировать структурированный материал и имитировать нужный стиль: деловой, научно‑популярный или рекламный.

Редактирование и доработкаРедактирование и доработка

Несмотря на впечатляющие результаты, тексты нейросети требуют проверки. Модель может повторять фразы, придумывать несуществующие факты или противоречить сама себе. На финальном этапе человек проверяет даты, имена, статистику, убирает повторы и исправляет стилистические ошибки.

Роль человека на этом этапе решающая — нейросеть работает как ускоритель и черновой автор, но ответственность за итоговое качество несёт специалист. Часто нужны дополнительные итерации: текст возвращают нейросети с запросом расширить тот или иной раздел или перефразировать в другом стиле.

Сочетание скорости ИИ и человеческого контроля даёт наилучший результат: авторы экономят время, а итоговый контент получается более качественным. Исследования показывают, что использование ChatGPT позволяет профессионалам выполнять письменные задачи на 50% быстрее при одновременном улучшении качества текста.

Быстрая адаптация текста под разные форматыБыстрая адаптация текста под разные форматы

Одно из ключевых преимуществ генеративного ИИ — способность быстро трансформировать исходный текст для различных каналов коммуникации.

Современные модели выполняют несколько важных задач:

• резюмирование — автоматическое создание кратких пересказов длинных документов,
• изменение тона — переписывание текста в другом стиле,
• упрощение — изложение сложного материала понятным языком.

Использование одного драфта для нескольких каналовИспользование одного драфта для нескольких каналов

С помощью нейросети базовый текст легко преобразуется в различные форматы:

1. Описание для лендинга — краткий и ёмкий текст с акцентом на уникальное торговое предложение и призыв к действию. Нейросеть выделяет ключевые преимущества и формулирует их в виде лаконичных сообщений для повышения конверсии.

2. Рекламные объявления — сжатые формулировки и заголовки, которые вызывают интерес и соответствуют требованиям рекламных платформ. Модель создаёт варианты для A/B‑тестирования и подбирает оптимальные сочетания слов.

3. Посты для соцсетей — адаптация под стиль разных площадок: от делового формата LinkedIn до неформального тона Telegram. ИИ учитывает особенности аудитории каждой социальной сети.

Этот подход значительно упрощает омниканальный маркетинг — распространение одной информации в разных форматах на различных площадках.

Пример на базе вебинараПример на базе вебинара

Рассмотрим практический пример: используя YandexGPT и общее описание предстоящего вебинара, можно:

• создать структурированную выжимку для лендинга с ключевыми тезисами, программой и датой проведения;
• подготовить серию анонсов для рассылки с разбивкой по дням до начала мероприятия;
• сгенерировать неформальные посты для социальных сетей, адаптированные под аудиторию Telegram.

При частом использовании таких запросов удобно сохранять шаблоны в специальных плейграундах YandexGPT для повторного применения в других проектах.

Этот подход уже активно применяется на практике. Например, с помощью YandexGPT можно управлять сложностью текста — запросить его переписать понятнее для определённой аудитории («объясни, как для ученика 5 класса»). Модель упростит формулировки и уберёт избыточную терминологию.

Лайфхаки по работе и настройке ИИЛайфхаки по работе и настройке ИИ

Для эффективной работы с нейросетями нужен правильный подход к формулировке задач и настройке параметров. Практический опыт пользователей и специалистов по промт‑инжинирингу помог выработать набор полезных приёмов для достижения лучших результатов.

Формулировка задачиФормулировка задачи

Качество ответа нейросети напрямую зависит от чёткости запроса. Расплывчатые формулировки вроде «Напиши статью о йоге» дают обобщённые результаты. Гораздо эффективнее конкретизировать: «Напиши статью о пользе йоги для офисных сотрудников на 2000 слов, тон — дружелюбный, уровень — новички».

Вспомнив пример про котов, можно сравнить два подхода:

1. Неэффективный запрос: «Расскажи про котов».

2. Эффективный запрос: «Сгенерируй статью про персидских котов объёмом в районе 5000 знаков с описанием особенностей их кормления и ухода».

Конкретика во втором примере помогает модели сразу сфокусироваться на нужной теме и создать структурированный, полезный материал.

Передача контекстаПередача контекста

Нейросети точнее воспроизводят нужный стиль, когда в запросе есть примеры желаемого тона или ключевые фразы. При создании маркетинговых текстов полезно добавлять эмоциональные маркеры и указывать уникальное торговое предложение бренда.

Важно помнить, что некоторые модели не сохраняют полную историю диалога. Поэтому для каждого нового запроса необходимо заново предоставлять весь контекст. Наиболее эффективный метод — вставлять в запрос отрывки исходного текста, с которыми должна работать нейросеть для получения точного ответа.

Настройка параметровНастройка параметров

В интерфейсе большинства нейросетей доступны настройки, влияющие на характер генерации текста:

1. Температура — коэффициент творческой случайности. При высоких значениях (0,8–1) ответы становятся более разнообразными и креативными, при низких (0–0,3) — более детерминированными и консервативными. Для официальных текстов лучше использовать низкую температуру, для генерации нестандартных идей — высокую.

2. Максимальная длина ответа — ограничение объёма генерируемого текста для получения более лаконичного результата.

Проверка фактов и итерацииПроверка фактов и итерации

Несмотря на впечатляющие возможности, нельзя слепо доверять всему, что генерирует нейросеть. Модели могут «галлюцинировать» — уверенно предоставлять неправдивые сведения. Поэтому необходимо проверять ключевые факты, статистику и цитаты в надёжных источниках.

Использование готовых шаблоновИспользование готовых шаблонов

Для повторяющихся задач эффективно создавать шаблоны запросов. Компании разрабатывают стандартные формы для описания товаров, составления протоколов встреч и создания рекламных сообщений.

В YandexGPT и других современных системах эти шаблоны сохраняются в специальных плейграундах и активируются одним кликом для разных проектов. Такой подход существенно экономит время и обеспечивает единообразие результатов при регулярной работе.

Недостатки и ограничения при применении ИИНедостатки и ограничения при применении ИИ

При всей эффективности генеративных языковых моделей важно понимать их существенные ограничения и риски. Понимание этих ограничений помогает формировать правильные ожидания от технологии. Принцип работы с нейросетями точно выражается фразой: «доверяй, но проверяй».

Проблема достоверности информацииПроблема достоверности информации

Мы уже сказали, что нейросети могут «галлюцинировать». Модели опираются на вероятностные оценки сочетаний слов, а не на проверку достоверности информации.

У ChatGPT зафиксированы случаи, когда система «придумывала» несуществующие статьи или источники в ответ на запрос. Компании называют недостоверность генерируемой информации главным риском генеративного ИИ, и многие внедряют специальные меры для его снижения.

Ограниченное понимание контекста и реальностиОграниченное понимание контекста и реальности

Даже самые продвинутые языковые модели не формируют полноценной внутренней модели реальности. Они могут не справляться с задачами, требующими обычного здравого смысла. Нейросеть не «понимает» мир в человеческом смысле, а лишь оперирует статистическими закономерностями.

Это приводит к логическим противоречиям и несвязанным деталям в генерируемом тексте. Модель не умеет целенаправленно рассуждать или планировать структуру сложного текста, что существенно ограничивает её творческую самостоятельность.

Технические ограниченияТехнические ограничения

При работе с большими объёмами текста возникают серьёзные проблемы. Нейросеть учитывает контекст только в рамках своего контекстного окна — например, GPT‑4 работает примерно со 128 тысячами токенов, после чего начинает терять нить повествования. Кроме того, большие модели требуют значительных вычислительных ресурсов.

Риск шаблонности и потери уникальностиРиск шаблонности и потери уникальности

Если многие используют одну и ту же модель без дополнительной обработки, тексты становятся похожими друг на друга. Без творческого вклада человека контент рискует стать шаблонным, лишённым оригинальности.

Проблемы управляемости и предсказуемостиПроблемы управляемости и предсказуемости

Иногда даже при чётком запросе результат оказывается непредсказуемым. Сложно гарантировать, что нейросеть точно выполнит задачу определённым образом. Без участия специалиста контент получится либо шаблонным, либо некорректным.

Конфиденциальность данныхКонфиденциальность данных

Важно не передавать чувствительные данные в нейросеть, потому что в таком случае компания рискует столкнуться с утечкой конфиденциальной информации. Для корпоративных целей часто разворачивают модели на инфраструктуре компании, чтобы обрабатывать данные внутри периметра организации.

Лучшие практикиЛучшие практики

Для эффективного внедрения генеративного ИИ в рабочие процессы стоит придерживаться определённых принципов. Их соблюдение помогает получить максимальную отдачу от нейросетей и избежать типичных ошибок.

Сочетание машинных и человеческих возможностейСочетание машинных и человеческих возможностей

Наиболее эффективная стратегия — использование ИИ как инструмента, а не полной замены человеческого труда. Модель позволяет быстро создавать черновик, экономя время и усилия. Человек вносит креативные правки, добавляет фирменный стиль, уникальный опыт и экспертные знания. Такое сотрудничество обеспечивает лучший результат, чем при исключительно ручном или автоматическом подходе.

Использование нейросетей позволяет выполнять письменные задачи более чем на 50% быстрее при одновременном улучшении качества текста. Нейросеть становится ускорителем творческого процесса, а не его заменой.

Поэтапное внедрение и контроль качестваПоэтапное внедрение и контроль качества

Лучше начинать с внутренних пилотных проектов перед использованием ИИ‑генерации для внешних материалов. Это позволяет безопасно выявить возможные ошибки и изучить особенности работы модели без репутационных рисков.

Обязательный этап работы с нейросетями — проверка фактов, логических связей и цитат. Правильные фактические данные остаются зоной ответственности человека. Целесообразно ввести этап человеческого рецензирования для всех материалов, создаваемых ИИ, прежде чем они будут использованы.

Настройка моделей под конкретные задачиНастройка моделей под конкретные задачи

Большинство компаний начинают с применения общедоступных моделей «из коробки» или готовых API‑сервисов. Однако другая часть компаний идёт дальше — значительно дорабатывает модели под свои нужды или даже создаёт собственные решения.

Современные инструменты упрощают настройку моделей без глубоких знаний машинного обучения. Например, на платформе Yandex Cloud можно произвести тонкую настройку моделей. Это помогает решать узкие задачи — обучить модель корпоративному стилю или специфичной терминологии компании.

В сфере копирайтинга это особенно ценно: например, модель, дообученная на брендбуке и прошлых рекламных материалах компании, генерирует тексты, точнее соответствующие фирменному стилю.

Системный подход к регламентацииСистемный подход к регламентации

Для минимизации юридических и репутационных рисков необходимо разработать чёткие корпоративные политики использования ИИ. В них следует определить:

• кто и как может применять генеративные модели,
• какие типы контента допустимо создавать с их помощью,
• где требуется обязательное участие эксперта.

Принцип прозрачности тоже имеет значение: нужно информировать сотрудников и клиентов о том, что они взаимодействуют с контентом, созданным или отредактированным с помощью ИИ.

Обучение персонала и анализ результатовОбучение персонала и анализ результатов

Внедрение ИИ меняет роль специалистов: от них требуются навыки эффективной постановки задач для нейросети и редактирования результатов её работы. Организациям необходимо проводить обучение персонала принципам промт‑инжиниринга, знакомить с ограничениями моделей и техниками проверки сгенерированного контента.

Важно регулярно анализировать результаты применения ИИ: сравнивать варианты текстов, изучать показатели эффективности: конверсию, время чтения и вовлечённость аудитории. Обратная связь помогает улучшать запросы к нейросетям и повышать качество итоговых материалов.

Как бизнес использует ИИ для написания текстов на примере YandexGPTКак бизнес использует ИИ для написания текстов на примере YandexGPT

Внедрение генеративного ИИ в бизнес‑процессы уже вышло из экспериментальной стадии и перешло в практическую плоскость. Генеративной моделью YandexGPT пользуются более 17 тысяч компаний из различных отраслей: банки, ритейл, промышленность и другие.

Примеры успешного внедренияПримеры успешного внедрения

Text.ruText.ru

Платформа использует YandexGPT для генерации различных типов текстов. Разработчики интегрировали возможности автоматизированного копирайтинга, что сократило время проверки текстов в два раза и повысило уникальность контента для клиентов.

Такие решения особенно ценны для маркетологов — более половины из них уже используют генеративный ИИ для расширения и ускорения создания контента: от разработки идей до готовых материалов.

Яндекс МаркетЯндекс Маркет

Сервис применяет нейросети для автоматической генерации карточек товаров. Это сокращает время вывода новых позиций на площадку и повышает качество описаний.

Лемана ПроЛемана Про

Компания использует нейросети для создания текстов на сайтах. ИИ ускоряет обновление контента при сохранении фирменного стиля бренда.

Типичные сценарии использованияТипичные сценарии использования

Практика внедрения YandexGPT в компаниях выявила четыре основных сценария применения:

1. Поддержка клиентов — обработка типовых вопросов и подготовка ответов в чатах и мессенджерах для экономии времени операторов.

2. Маркетинговые материалы — создание рекламных слоганов, описаний товаров и контента для соцсетей с повышением скорости и качества подготовки.

3. Аналитика данных — составление выводов, сводок и черновиков аналитических записок на основе загруженной информации.

4. Автоматизация обратной связи — формирование скриптов для обзвона клиентов и ответов на заявки при интеграции с CRM‑системами.

Измеримые результаты внедренияИзмеримые результаты внедрения

Бизнес экономит десятки часов в неделю, перенаправляя сотрудников на творческие и стратегические задачи, а маркетинговые материалы готовятся за часы вместо дней.

При грамотном использовании YandexGPT время создания текстов сокращается в несколько раз, а бюджет на контент‑маркетинг — на 20–30%. Во всех случаях заметно снижается объём рутинной работы с текстами.

Дообучение моделей под бизнес‑задачиДообучение моделей под бизнес‑задачи

Важное конкурентное преимущество современных нейросетей — возможность настройки под конкретные нужды компании. Организации, достигающие лучших результатов с генеративным ИИ, не ограничиваются моделями из коробки, а дорабатывают их под свои потребности.

Модель можно настроить на:

• фирменный стиль коммуникации,
• примеры текстов о конкретных продуктах,
• внутренние документы и стандарты.

Такая тонкая настройка обеспечивает высокую релевантность результатов и сохранение узнаваемости бренда в генерируемых текстах.

Юридические аспекты и вопросы авторстваЮридические аспекты и вопросы авторства

Авторские права на ИИ‑контентАвторские права на ИИ‑контент

Когда текст создаёт нейросеть, возникает главный юридический вопрос — кому принадлежат права? В традиционном понимании автор — это человек, а не алгоритм.

В США федеральный суд в 2023 году создал прецедент, постановив, что произведения, созданные ИИ без участия человека, не могут быть защищены авторским правом. Судья указал: «Авторство человека — краеугольное требование авторского права».

В России единый подход к этому вопросу пока не сформирован. Законодательство ещё не выработало специальных норм для текстов, созданных искусственным интеллектом. Компании находятся в зоне правовой неопределённости.

Ситуация меняется, когда в создании участвует человек. Если редактор существенно доработал сгенерированный нейросетью текст, добавил оригинальные элементы, такой материал может считаться произведением с человеческим авторством.

Юристы рекомендуют в спорных случаях сохранять черновики и правки — чтобы при необходимости доказать творческий вклад человека.

Чужие произведения в обучении нейросетейЧужие произведения в обучении нейросетей

Другая сторона проблемы — использование защищённых авторским правом произведений при обучении моделей. Они учатся на огромных массивах текстов, включая книги и статьи. Это привело к судебным разбирательствам.

Формируется новая область права — право на данные для обучения ИИ. Пока судебная практика только складывается, российским компаниям следует проявлять особую осторожность при дообучении моделей на защищённых произведениях.

Маркировка ИИ‑контента и политика платформМаркировка ИИ‑контента и политика платформ

Многие площадки теперь требуют указывать, что материал создан с помощью искусственного интеллекта. Например, Amazon Kindle запрещает массово публиковать книги, полностью сгенерированные ИИ, без соответствующего указания.

В компаниях становится популярным подход «AI‑assisted, but human‑approved» — тексты публикуются под именем человека, который проверил и доработал контент. Такая практика снижает юридические риски и повышает доверие аудитории.

Российские площадки пока не выработали единых стандартов маркировки ИИ‑контента, но ориентир на прозрачность представляется наиболее разумным. С развитием законодательства эти требования, вероятно, будут только ужесточаться.

Правовые аспекты использования генеративного ИИПравовые аспекты использования генеративного ИИ

При работе с генеративными моделями важно учитывать не только технические, но и юридические аспекты: права интеллектуальной собственности, защиту персональных данных и соответствие регуляторным требованиям.

Компаниям следует разработать внутренние политики по использованию генеративного ИИ, чётко определяя допустимые сценарии применения, правила маркировки контента и процедуры проверки сгенерированных материалов перед публикацией.

Важно также регулярно отслеживать изменения в законодательстве различных стран, так как регуляторная среда вокруг ИИ продолжает активно формироваться и трансформироваться.

Практические рекомендации для бизнесаПрактические рекомендации для бизнеса

Эффективная стратегия работы с ИИ включает несколько важных элементов:

1. Человеческий контроль — полная автоматизация без проверки может привести к публикации некачественных или юридически проблемных материалов. Хранение черновиков и правок редакторов помогает подтверждать человеческое авторство.

2. Внутренний регламент — определение круга лиц с правом использования нейросетей, допустимых для передачи данных и методов проверки результатов. Важно ограничить ввод коммерческой тайны и чувствительной информации в публичные нейросети.

3. Отслеживание изменений законодательства — российские и международные регуляторы активно разрабатывают нормы в области ИИ. Особого внимания требуют изменения в защите персональных данных и авторском праве.

4. Принцип прозрачности — открытость в отношении использования ИИ повышает доверие аудитории и защищает от потенциальных претензий.

Генеративный ИИ предоставляет бизнесу мощные инструменты для работы с текстом, но требует продуманного подхода. При соблюдении этих принципов юридические риски становятся управляемыми и не перевешивают существенных преимуществ технологии.

Будущее контента: эффективное сотрудничество человека и ИИБудущее контента: эффективное сотрудничество человека и ИИ

Три четверти руководителей бизнеса видят, что генеративный ИИ приведёт к значительным или даже революционным изменениям в их отраслях в ближайшие годы.

Успех в этой области зависит от правильного баланса между технологиями и человеческим участием. Нейросети выполняют рутинные задачи: генерируют, анализируют и адаптируют тексты. Люди дополняют их творческим подходом, критическим мышлением и финальной редактурой.