Как освоить ИИ за месяц и перестать работать как в 2020-м

Привет, я Антон, автор ТГ-канала Шадрин + AI.

Сейчас все говорят про ИИ, но мало кто понимает, с чего начать. Одни боятся, что всё слишком сложно. Другие тонут в потоке новостей про обновления моделей. Третьи не могут выбрать инструмент из тысяч доступных. А в итоге — просиживают часы над задачами, которые нейросеть решила бы за пять минут.

Давай разберёмся, как перестать бояться и начать использовать ИИ по-настоящему.

«Я не технарь»

Забудь про это. Современные ИИ-инструменты созданы для обычных людей. Если ты умеешь пользоваться браузером и готов немного поэкспериментировать — этого достаточно. Кодить не придётся вообще.

«Всё меняется слишком быстро»

Да, каждую неделю выходят обновления. То ChatGPT впереди, то Claude, то Gemini. Но вот что важно: все они догоняют друг друга за месяц. Если ты выберешь одну модель и научишься с ней работать — ты уже на голову выше большинства.

Главное — не гнаться за каждым релизом, а понять базовые принципы. Они не меняются.

«Слишком много инструментов»

Их действительно тысячи. Но 90% задач решается тремя-пятью инструментами. Остальное — либо узкие ниши, либо дубликаты. Я покажу, как не утонуть в этом хаосе.

Не существует универсального способа освоить ИИ. Всё зависит от того, что ты хочешь получить. Вот три основных сценария:

Ты не хочешь строить сложные системы. Тебе нужно упростить жизнь: быстрее писать письма, готовить презентации, структурировать информацию. Меньше рутины — больше свободного времени.

Пример: учитель использует ChatGPT, чтобы генерировать планы уроков под разные классы. Студент — чтобы систематизировать конспекты перед экзаменом.

Тебе нужна скорость и продуктивность. Ты создаёшь контент, генеришь идеи, решаешь задачи быстрее конкурентов.

Пример: блогер использует Perplexity для исследований, ChatGPT для текстов, Midjourney для картинок, Runway для видео, Suno для музыки. Всё это соединяется в единый конвейер — и контент выходит в 10 раз быстрее.

Ты хочешь глубже. Автоматизировать задачи, создавать свои инструменты, масштабировать бизнес-процессы.

Пример: настраиваешь агента, который обрабатывает заявки клиентов. Или автоматизируешь генерацию лидов. Или строишь внутренний инструмент, экономящий команде по 10 часов в неделю.

Круто то, что переход между этими путями проще, чем кажется. Начинаешь как explorer — через пару недель уже строишь автоматизацию.

Если тебе откликается тема — в моём ТГ-канале лежит гайд «Самый простой способ прокачать скилл работы с ИИ». Там я показываю, как выработать привычку использовать ИИ каждый день и перестать забывать про нейросети в критические моменты.

Искусственный интеллект (AI) — это общий термин. Программы, которые имитируют человеческое мышление: учатся, решают задачи, анализируют данные.

Машинное обучение (ML) — подраздел ИИ. Система учится на данных, находит паттерны и улучшается без явного программирования.

Глубокое обучение (Deep Learning) — ещё более узкая область внутри ML. Основана на нейронных сетях.

Генеративный ИИ — то, о чём мы чаще всего говорим сейчас. Создаёт новый контент: текст, картинки, видео, музыку. ChatGPT, Midjourney, Suno — это всё генеративный ИИ.

Этого достаточно, чтобы понимать контекст. Остальные термины будут появляться по ходу — и я буду объяснять их на практике.

Тысячи ИИ-инструментов можно разбить на пять основных групп. Давай пройдёмся по ним.

Это основа. ChatGPT, Claude, Gemini, Grok — всё это большие языковые модели (Large Language Models). Они умеют понимать текст, генерировать ответы, анализировать данные.

Какую выбрать? Не так важно. ChatGPT — самый популярный. Claude — хорош для длинных текстов. Gemini — интегрирован с Google. Grok — если ты фанат Илона Маска.

Все они работают похоже, и навыки промптинга переносятся между моделями.

Что умеют:

Мультимодальность: многие из этих моделей теперь работают не только с текстом, но и с картинками, видео, аудио. Например, Gemini отлично анализирует видео.

Базовые термины:

Технически они тоже основаны на LLM, но заточены под поиск и анализ информации.

Perplexity — ИИ-поисковик. Использует RAG, чтобы давать ответы с реальными источниками. ChatGPT и Claude тоже умеют искать в интернете, но Perplexity заточен именно под это.

Notebook LM — твой второй мозг. Загружаешь свои материалы (заметки, PDF, видео с YouTube), и он помогает находить связи, структурировать мысли, искать нужное. Указывает источники прямо внутри твоих документов.

Эти инструменты — мастхэв для студентов, исследователей, маркетологов, стратегов.

Качество достигло безумного уровня. Реалистичные сцены, брендовая графика, иллюстрации, читаемый текст — всё из промпта.

Большинство моделей работают через диффузию: берут случайный шум и постепенно убирают его, формируя картинку по твоему описанию.

Midjourney — лучший по реализму и эстетике. ChatGPT (DALL-E) — удобен для интерактивной работы. Генерируешь картинку, просишь изменить детали — и он делает это через диалог. Ideogram — силён в дизайне и тексте на изображениях (логотипы, постеры, UI).

Самая быстроразвивающаяся категория. То, что ещё год назад требовало продакшн-команду, теперь делается за минуты.

Veo (Google) — генерирует полноценные сцены с синхронизированным видео, диалогами, звуком, эмоциями. Просто по промпту.

Hailuo — безумная физика. Сложные движения, которые казались невозможными ещё несколько месяцев назад.

Два способа генерации:

Другие инструменты:

Многие используют это, чтобы делать вирусный контент, клипы, рекламу для крупных брендов.

Text-to-speech: ElevenLabs до сих пор лидер. Создаёшь гиперреалистичную озвучку, клонируешь свой голос, настраиваешь акценты и тон. Пишешь текст, выбираешь голос — получаешь полированную озвучку за секунды.

Генерация музыки: Suno и Udio позволяют создавать полноценные песни с инструментами и вокалом просто из текстового промпта. Можешь загрузить референс-трек для управления стилем.

Голосовой ввод: в ChatGPT можешь говорить вслух — и он отвечает естественным голосом. Как разговор с умным ассистентом.

Мультимодальные помощники: Google AI Studio умеет одновременно слушать твой голос и смотреть на экран — давая советы в реальном времени. Я использовал это, чтобы учиться новому софту.

Есть ещё одна категория — тысячи инструментов, которые выглядят как отдельные продукты, но на деле это просто красивый интерфейс над ChatGPT, Claude или Gemini.

Они заточены под конкретные задачи: писать резюме, исправлять грамматику, генерировать маркетинговые тексты, анализировать PDF.

Важный вопрос: это новая возможность или просто обёртка?

Если обёртка — ты можешь воссоздать это сам в ChatGPT через грамотный промпт и пару примеров. Дальше выбор: платить за удобство или сделать самому (дольше, но дешевле и гибче).

Но есть платформы, которые идут дальше. Они объединяют несколько инструментов в единый workflow. Например: пишут рекламные тексты, генерируют картинки и видео, запускают кампании в Facebook, делают A/B-тесты — всё автоматически.

Это уже не просто обёртка. Это может быть game changer.

Можно ли собрать такое самому через автоматизации и агентов? Да. Но это часы настройки, тестирования, отладки. Для многих проще заплатить $20–50 в месяц, чем возиться с этим.

Моя цель — не навязать выбор, а показать, что происходит под капотом. Чтобы ты понимал, за что платишь.

Инструменты меняются. Навыки — нет.

Самый важный скилл. Умение чётко формулировать задачи для ИИ = лучшие результаты.

Не нужен продвинутый промпт-инжиниринг. Достаточно базовых принципов.

Простая структура: Цель + Контекст + Правила.

Пример плохого промпта: «Напиши пост про продуктивность»

Модель вынуждена угадывать: для кого? какой тон? какая длина? о какой именно продуктивности?

Пример хорошего промпта: «Я коуч по продуктивности для бизнеса. Напиши пост на 500 слов для занятых предпринимателей о том, как спланировать продуктивный понедельник. Стиль — casual. Включи 3 конкретных совета. Заканчивай мотивирующей цитатой.»

Это работает.

Ролевой промптинг: мощная техника. Просто говоришь модели, кто она — и это мгновенно меняет тон, глубину, перспективу.

«Ты тревел-блогер. Опиши первую поездку в Токио.» vs. «Ты бизнес-консультант. Опиши первую поездку в Токио.»

Первый ответ — про еду, культуру, улицы, ощущения. Второй — про логистику, бизнес-этикет, эффективность аэропорта, конференц-залы.

Один город, один вопрос. Два разных мира.

Со временем ты начнёшь думать так естественно. Не будешь следовать строгой структуре — просто будешь включать все элементы органично.

Главное — понять, что ты хочешь, для кого и как это должно звучать.

Не нужно знать каждый инструмент. Нужно понимать основные категории и что возможно.

Тогда, когда появляется проблема, ты знаешь: это решаемо. И знаешь, где искать решение.

Умение разбивать большие задачи на маленькие шаги, каждый из которых может решить ИИ.

Если кидаешь всё одним запросом — обычно ломается. Если дробишь на чёткие этапы и используешь правильные инструменты — результат в разы лучше.

Иногда кажется, что задачу нельзя решить через ИИ. Но возможно, 80% можно автоматизировать. А это уже огромная экономия времени.

Умение комбинировать инструменты неожиданным образом. Не всегда по плану — иногда просто исследуешь.

Начинаешь с одной идеи. Получаешь интересный результат — и идёшь в этом направлении.

С ИИ это случается постоянно. Результаты непредсказуемы. Но иногда лучше следовать за тем, что хорошо получается у модели, чем цепляться за изначальный план.

Когда ты освоил отдельные инструменты и научился связывать их вместе — пора автоматизировать.

Автоматизация = выполнение задачи без ручного участия.

Платформы вроде Zapier, Make, N8N позволяют строить workflows. N8N особенно популярен, потому что там есть AI Agent Node — один из самых интуитивных способов создать агента.

Разница между автоматизацией и агентом:

Что нужно агенту:

Практика: начни с создания ИИ-персонального ассистента.

Шаг за шагом добавляй функции:

Со временем ты сможешь просто написать: «Что-то произошло, перестрой моё расписание на завтра» — и агент сделает это.

Или: «Суммаризируй всё срочное за сегодня».

Или: «Напиши хуки для видео про ИИ-агентов на основе моей базы хуков в Notion».

Почему стоит начинать с личного ассистента? Ты будешь видеть каждую ошибку. Это безопасная среда для экспериментов, отладки, итераций — перед тем, как встраивать агентов в бизнес-процессы.

Примеры агентов, которые ты уже используешь:

Deep Research в ChatGPT. Perplexity. Gemini.

Даёшь задачу на исследование → агент планирует подход → ищет источники по всему интернету → выявляет пробелы → корректирует стратегию → собирает всё в чистый отчёт.

Невероятно полезно.

Научиться создавать своих агентов с такими же возможностями рассуждения и выполнения — под любую задачу — это следующий уровень.

Новый подход к разработке софта. Появился после последних обновлений ИИ.

Как это работает:

Просто идёшь по flow (vibing), пока не соберёшь что-то рабочее. Код не нужен.

Чего ждать: Это не продакшн-уровень софта (пока). Но ты можешь собрать прототип, MVP, proof of concept.

Есть люди, которые через vibe coding публикуют приложения в App Store. Но чаще это используют для персональных инструментов или внутренних систем.

Примеры:

Инструменты для vibe coding:

Почему это важно: создание софта становится доступнее, чем когда-либо. Со временем всё больше людей будут заменять SaaS-подписки на персонализированные версии, созданные через промпты.

Хочешь, чтобы нейросеть понимала тебя с полуслова — в ТГ выложил гайд и GPT-конвертер для JSON-промптинга. Гайд «JSON-промптинг: осваиваем и кайфуем» — про структурированные ТЗ для нейросетей.

Хватит теории. Вот что делать дальше.

Шаг 1: Определи главную боль

Что съедает больше всего времени? Что вызывает стресс? От чего прокрастинируешь?

Шаг 2: Опиши решение

Даже если грубо и неполно — просто напиши, как это могло бы выглядеть.

Шаг 3: Найди инструмент

В большинстве случаев это будет LLM (ChatGPT). Если нет — вспомни категории из этого гайда.

Спроси ChatGPT, какой инструмент подойдёт.

Шаг 4: Итерируй

Раздели задачу на подзадачи. Используй промптинг. Не обязательно сразу идеально — просто корректируй, пока не заработает.

Шаг 5: Выдели время

Хотя бы 15 минут пару раз в неделю. Этого достаточно, чтобы через месяц экономить часы.

Шаг 6: Экспериментируй с новыми инструментами

Уже используешь ChatGPT? Попробуй что-то новое: создай проект, сгенерируй картинку, построй mind map, проанализируй данные. У ChatGPT куча встроенных возможностей, о которых большинство не знает.

Попробуй Perplexity и Notebook LM. Они невероятно полезны, и бесплатных версий хватает надолго.

Шаг 7: Комбинируй инструменты

Построй простой workflow, связывающий два-три инструмента.

Шаг 8: Автоматизируй

Выбери повторяющуюся задачу и настрой автоматизацию.

Как только соберёшь первую — начнёшь видеть возможности везде.

Это полная карта.

Не используй ИИ, потому что это модно. Используй его, чтобы решать реальные проблемы.

Начни с одной точки трения в своей жизни или работе. Посмотри, как далеко ты можешь зайти с тем, что я показал сегодня.

Большинство этого окажется проще, чем ты думаешь.

Тебе не нужно следить за каждым релизом. Инструменты будут меняться. Навыки и принципы — нет.

Даже если применишь только малую часть из этого гайда — ты уже впереди 99% людей.