September 5, 2025

Какие задачи стоит делегировать языковым нейросетям

1. Принципы выбора задач для делегирования нейросетям

Перед тем как поручить задачу нейросети, задайте себе вопросы:

  • Есть ли системность и повторяемость?
  • Задача обязательная, но нелюбимая?
  • Задача может стать узким местом при росте ?
  • Можно ли её описать чётко и узко?
  • Я компетентен в этом, чтобы проверить результат?
  • Технически реализуемо ли это средствами языковых нейросетей?

Примеры типовых задач для делегирования:

  • написание и обновление отчётов по шаблону,
  • подготовка стандартизированных документов,
  • генерация типовых ответов клиентам,
  • поиск информации и её структурирование,
  • подбор товаров/комплектующих по характеристикам,
  • переписка и коммуникация по повторяющимся сценариям,
  • работа с текстами:
    • составление резюме и конспектов,
    • выделение ключевой информации,
    • характеристика и классификация,
    • анализ, оценка и критика,
    • переформатирование,
    • изменение стиля или языка,
    • реструктуризация и упрощение сложных текстов,
    • модификация (сжатие, расширение, адаптация под аудиторию),
    • разъяснение сложных понятий простыми словами.

2. Задачи, которые под вопросом (требуют оценки)

  • Большой объём данных (например, акт на 100 страниц) — нейросеть может потерять часть информации.
  • Глубокая аналитика и расчёты — нейросеть может помочь структурировать данные, выявить закономерности, но хотя бы выборочно результаты (например, по одной позиции) нужно перепроверять вручную, так как языковые нейросети не всегда корректно работают с цифрами.

3. Как делегировать задачи языковым нейросетям

Часто мы выполняем процессы «интуитивно» — это бессознательная экспертиза, которую можно передать модели.

Способы распаковки:

  1. Через вопросы (структурное интервью):
    • Отвечая на серию из 10–12 вопросов, вы вытаскиваете методологию наружу.
    • GPT ассистент помогает упорядочить знания и зафиксировать логику.
  2. Через примеры («что было → что стало»):
    • Даёте входные данные и результат, сделанный вами (т.е. вручную).
    • На серии примеров GPT выявляет паттерны и воспроизводит стиль/логику.
  3. Через образцы:
    • Предоставляете эталон или шаблон, а модель подстраивается под него.