500 часов за 5 месяцев: моя реальная экономия времени на AI-инструментах
Три месяца рабочего времени. Не теоретических «возможных», а реальных, которые я вернул себе за последние пять месяцев активного использования AI. Это не маркетинговый буллшит – это конкретные цифры, которые я посчитал, пока готовил эту статью.
Зачем вообще считать
Меня всегда раздражали статьи в духе «AI экономит время». Окей, экономит. Сколько? «Много». Спасибо, очень полезно.
Когда я начал осознанно пользоваться AI-инструментами, решил вести что-то вроде дневника: где использовал, сколько времени потратил, сколько бы потратил без этого. Не каждый день, конечно – это было бы уже перебор. Но достаточно, чтобы через N-ое количество месяцев вывести более-менее честные цифры.
Дата старта эксперемента: начало Июля 2025 и вот что получилось...
Perplexity: 200 часов на ресёрче
Я писал про Perplexity отдельную статью, но тогда у меня не было статистики за длительный период. Теперь есть.
Как я использую:
- Режим «Исследование» для глубоких вопросов – примерно 1-2 раза в день
- Обычные запросы – 5-10 штук ежедневно
Что искал за эти месяцы:
Бытовое:
- Сравнение техники (выбирал новый телевизор, телефон, мелкую техничку для дома – Perplexity за 5-10 минут собрал мне сравнительную таблицу с актуальными ценами и отзывами)
- Рестораны и места, особенно в незнакомых городах
- Исследования по разным бытовым вопросам (от «как правильно хранить кофе» до «найди мне ПП рецепты, у меня дома сейчас есть вот это, это и это»)
Рабочее:
- Изучение новых библиотек – Perplexity разжёвывает документацию, собирает отзывы из разных источников, показывает подводные камни
- Подготовка планов ресёрча для команды
- Сбор информации по конкурентам и рынку
- Анализ финансовых показателей компаний по моему инвестиционному портфелю
Формула расчёта:
Глубокое исследование в режиме «Исследование» vs Google:
- Google: открыть 10-15 вкладок, прочитать, отфильтровать рекламу и SEO-мусор, скомпилировать = 60-90 минут
- Perplexity: получить структурированный ответ со ссылками, уточнить пару follow-up вопросов = 15-20 минут
- Экономия: ~45 минут на запрос
Обычный запрос:
- Google: найти релевантную статью среди рекламы, прочитать = 10-15 минут
- Perplexity: получить ответ сразу = 2-3 минуты
- Экономия: ~10 минут на запрос
Итого за 4 месяца (120 дней):
- Глубокие исследования: 1.5/день × 45 мин × 120 = 8100 минут
- Обычные запросы: 7/день × 10 мин × 120 = 8400 минут
- Всего: ~275 часов, но округляю до 200 часов
Почему округляю вниз? Потому что не каждый день я работал, были выходные, отпуск, дни когда вообще не было ресёрча. Честные 200 часов.
n8n + AI: 80 часов на автоматизации
Здесь интересно. Сама по себе экономия от автоматизаций – это одно. Но я хочу выделить именно те автоматизации, где AI является ключевым компонентом.
Мой последний проект – анализатор на базе AI с доступом к Wordstat.
Идея простая: вместо того чтобы самому лезть в Wordstat, анализировать тренды, думать о чём писать – я сделал агента, который:
- Парсит текущие тренды из Wordstat
- Анализирует их через LLM
- Выдаёт рекомендации: на что обратить внимание, какой материал подготовить, что сейчас интересно аудитории
Раньше такой анализ у меня занимал 2-3 часа в неделю. Теперь – 15 минут на просмотр результатов.
Другие автоматизации:
- Парсеры разных источников, которые складывают готовые данные в нужное место к нужному времени
- Обработчики входящего контента с AI-фильтрацией
Формула:
Экономия на автоматизациях = время ручной работы × количество повторений - время на создание
Мои автоматизации в сумме экономят 2-3 часа в неделю. За четыре месяца (с учётом времени на отладку и исправление багов) это 80 часов.
И да, время на создание этих автоматизаций я не вычитаю из экономии, потому что сам процесс – это тоже работа, которую я бы делал в любом случае. Просто с AI она занимает в разы меньше времени. Но об этом – в разделе про вайбкодинг.
Voice to Text: 20 часов за месяц
Признаюсь честно: долго стеснялся использовать голосовой ввод. Казалось, что это как-то странно – сидеть и диктовать текст компьютеру. Типа для пожилых людей или тех, кто не умеет печатать.
А потом посчитал скорость.
Факты:
- Средняя скорость печати: 250-300 символов в минуту (это у тех, кто печатает хорошо)
- Средняя скорость речи: 750-900 символов в минуту
- Whisper распознаёт с точностью 95-99%
Где использую:
Первые черновики постов и статей. Этот самый черновик, который ты сейчас читаешь – я надиктовал за 12 минут вместо 35-40 минут печати. Да, потом пришлось редактировать, но редактировать всегда проще, чем писать с нуля.
Промпты для AI. Когда диктуешь, мысль течёт свободнее. Получается детальнее объяснить задачу, не упуская контекст. Замечал, что надиктованные промпты работают лучше напечатанных.
Заметки и идеи. Пришла мысль – быстро надиктовал в Whisper, получил текст. Не потерял, не забыл.
Формула:
Если каждый день диктовать контент на 2000-3000 символов:
- Печатать: 10-12 минут
- Диктовать + редактировать: 4-5 минут
- Экономия: ~7 минут
30 дней × 40 минут среднего голосового ввода × коэффициент экономии 0.5 = ~20 часов за месяц.
Честно – за первые пару дней было неловко. Но потом привык. И теперь не понимаю, как раньше жил без этого.
Вайбкодинг: 200+ часов разработки
Самый жир. И самый сложный для подсчёта раздел.
Что использую:
- Cursor – основной редактор
- Claude Code – для сложных задач и рефакторинга
- Antigravity – для быстрых прототипов
Реальные кейсы:
Ноды для n8n. Написал несколько кастомных нод, включая интеграцию с Telegram Stars. Без AI-ассистента я бы убил выходные на изучение архитектуры нод, TypeScript и UI-компонентов. С Cursor – объяснил задачу, получил работающий код, допилил детали. Вечер вместо двух дней.
Парсеры и скрипты. Раньше каждый парсер – это час-два чтения документации, поиск примеров, отладка. Теперь: «напиши парсер для X, данные положи в Y, обработай ошибки Z». 15-20 минут с учётом тестирования.
Из основной работы: Рефакторинг. Вот это вообще магия. Раньше рефакторинг большого объёма кода – это день страданий. Теперь: объясняю AI что хочу поменять, он предлагает план, я корректирую, он делает. Пара часов вместо полного рабочего дня.
Автотесты. Адаптировал часть своей рутины по автоматизации и работе с тестами. Например автоматическая починка по линтеру, объяснение кода, предложение идей по повышению стабильности.
Формула (очень примерная):
Задача на разработку без AI: X часов Задача на разработку с AI: X/3 или X/4 часов (в зависимости от сложности)
За 3 месяца активного вайбкодинга, если считать все задачи:
- Примерно 80-100 задач разного размера
- Средняя экономия на задачу: 2-3 часа
- Итого: 200-250 часов
Беру нижнюю границу – 200 часов.
Но есть нюанс. Писал об этом раньше – я практически перестал использовать «голый» ChatGPT или Gemini в браузере. Все мои коммуникации идут через подготовленных AI-агентов с системными промптами и инструментами. Это даёт намного лучший результат, чем просто «спросить у AI».
Всё ли так хорошо?
Было бы нечестно писать только про экономию. Есть и обратная сторона.
Perplexity:
- Иногда выдаёт устаревшую информацию (особенно по техническим темам – версии библиотек, deprecated методы)
- Не всегда понимает контекст узкоспециализированных вопросов
- Дурит с ценами в магазинах
- Pro-подписка стоит денег, а бесплатной версии не хватает для серьёзного ресёрча
n8n + AI:
- Автоматизации ломаются. Регулярно. API меняются, токены истекают, сервера падают. Мониторинг обязателен
- Время на первоначальную настройку съедает часть экономии в первые месяцы
- Галлюцинации LLM в автоматизациях – это отдельная боль. Нужны валидации. Очень много валидации
Voice to Text:
- Работает хорошо только в тихом помещении
- Русский язык Whisper понимает хуже английского (хотя для меня достаточно)
- Так и не смог найти что-то стоющее на свой Android (пользуюсь только на ноуте)
- Форматирование в надиктованном тексте – боль. Приходится всё равно руками расставлять абзацы и заголовки
Вайбкодинг:
- AI генерирует код в вакууме. Без контекста и продуманных спецификаций проекта получается мусор, который ломает соседние модули
- Время переместилось с кодинга на написание спецификаций и ревью. Это другой навык. Тут кстати прям очень выручает пункт выше (Voice to text)
- Иногда проще написать самому, чем объяснять AI что ты хочешь
- Код от AI требует тщательного ревью – бывает красивый, но неоптимальный или с неочевидными багами
И главное: AI не заменяет понимание. Если не понимаешь, что происходит в коде – AI усилит твою некомпетентность, а не компенсирует её.
Промежуточные итоги
Сводная таблица:
500 часов – это 62.5 рабочих дня. Или три месяца полноценной работы.
За пять календарных месяцев (1 месяц был так называемой фазой моральной подготовки) я вернул себе три месяца рабочего времени. Какие-то вещи, я запустил не сразу (например я только в последний месяц смог значительно отпимизировать использование Voice to text + вайбкодинг).
Что это значит на практике:
- Значительный буст на основной работе
- Больше pet-проектов (написал несколько open-source нод для n8n, а также сейчас сижу над разработкой небольшого приложения)
- Больше контента (этот канал и статьи существуют во многом благодаря освободившемуся времени)
- Меньше выгорания от рутины
- Больше времени на то, что реально требует человеческого мозга – стратегию, архитектуру, общение
- Не жертвую временем с семьёй, отдыхом, спортом
Что планирую дальше:
- Углубляться в агентные системы – там потенциал ещё больше
- Пробовать новые инструменты для Voice to Text (есть надежда на локальные решения, сейчас мне приходится фильтровать то, что я говорю, ибо не всё должно быть услышено «старшим братом»)
- Выстраивать более системные подходы к вайбкодингу – сейчас это всё ещё скорее искусство, чем инженерия. Присматриваюсь к более жёсткому контролю через паттерны feedback-loop для AI.
Практический чек-лист, если хочешь повторить:
- Начни с ресёрча. Попробуй Perplexity на реальной задаче – сравнить с Google будет легко
- Один workflow в n8n. Найди рутину, которую делаешь каждую неделю, и автоматизируй её
- Voice to Text. Надиктуй следующую большую заметку или документ. Не стесняйся – никто не смотрит (но ничего не гарантирую)
- Cursor или Claude Code. Возьми задачу, которую откладывал, и попробуй решить с AI-ассистентом
Не обязательно сразу всё. Начни с одного инструмента, привыкни, добавь следующий.
А как у вас с экономией времени на AI? Считали когда-нибудь конкретные цифры или тоже живёте ощущениями? Интересно сравнить.