AI лишит вас работы. Или нет?

Привет. Это Оля Ерёмина. Я старший редактор в М2, отвечаю за все тексты от лица компании — от маленьких СМС на 70 знаков до длинных статей в нашем брендовом журнале М2Медиа. 

М2 делает рынок недвижимости проще и доступнее для всех: мы сотрудничаем как с профессионалами — риелторами, застройщиками и банками, так и с теми, кто просто мечтает о собственном жилье. 

В этой статье я поделюсь опытом ^[1] внедрения искусственного интеллекта ^[2] в работу нашей редакции и расскажу, как мы передали 40% продуктовых и маркетинговых текстов нейронке и при этом не потеряли качество контента. 

Вы узнаете, как наш штат пополнился AI-копирайтером, который помогает побеждать страх ^[3] чистого листа и выполняет рутинные задачи коллег из маркетинга, продаж и службы поддержки.

Нейросети и тексты: за и против

Сегодня почти каждый второй пост в соцсетях — дитя искусственного интеллекта. Иногда такие тексты очень легко вычислить, а иногда приходится вглядываться, чтобы понять — человек писал или машина. Но факт остаётся фактом: генерить тексты пытаются все вокруг. Год назад это было скорее забавным экспериментом, а сейчас стало настоящей эпидемией.

Лично меня эта перспектива поначалу не вдохновляла. Я не боялась, что AI завтра отберёт мою работу, но предчувствовала перемены, которые затронут и меня. До весны 2025 года я принципиально игнорировала AI в работе. 

Однажды я всё-таки решила потестить нейросети в работе с текстами. Потратила 1,5 часа, объясняя машине, что именно я хочу, а в итоге просто села и написала текст сама — за 20 минут. Тогда я не разбиралась в правилах создания промптов, не понимала, что надо просить у AI, чтобы получился крутой результат. Мне было гораздо проще и быстрее написать что-то самой, чем объяснить, что мне нужно. После этого я поставила крест на AI.

Отречение от искусственного интеллекта было недолгим. Ближе к лету нас накрыла волна контента. Текстов стало больше, а рук, как всегда, катастрофически не хватало. Начались мозговые штурмы: аутсорсинг, новый копирайтер в штат или AI. 

Последнее казалось самым экономичным, но и самым рискованным решением. Ведь «воспитанием» этого AI-копирайтера предстояло заниматься мне, а мой первый опыт общения с нейросетями был, скажем так, не самым приятным. Но, как говорится, прорвёмся, ведь другого варианта у нас нет.

Именно с этих слов на одном из созвонов с руководителем и началась история создания AI-редакции М2.

Как мы создавали AI-редакцию с нуля

Итак, мы решили, что нам нужен инструмент, который будет писать по шаблону и разгрузит команду. Тексты должны быть качественными, как наши, и соответствовать строгим правилам М2.

Как у любого уважающего себя бренда, у нас есть чёткие правила коммуникации. И важная часть моей работы — следить за тем, чтобы во всех текстах соблюдался единый тон голоса, названия писались грамотно, а стоп-слова не просачивались. 

Tone of Voice помогает нам поддерживать имидж М2. Важно, чтобы мы во всех коммуникациях звучали единообразно, а не как Кевин из «Сплита» сочетали в себе 23 личности.

Тональность позволяет самовыражаться и отличаться от конкурентов, а редполитика — объясняет, как правильно это делать. Нашу редполитику писала я, так что эти правила, мягко говоря, сидят во мне очень глубоко. И, признаюсь, это помогло мне быстрее приручить нейронку. Смотрю на генерацию и сразу чувствую: «Так, тут хорошо, а тут — такое себе».

Но вернёмся к нашей AI-редакции. Вариантов было 2: либо обучить нейронку на наших текстах, либо создать промпты, которыми сможет пользоваться каждый сотрудник. Мы выбрали второй вариант — это было выгоднее с точки зрения ^[4] ресурсов и финансов компании, а ещё это было быстрее. 

Архитектура AI-редакции
Инструмент построен на платформе Videocat. Это корпоративная платформа для работы с искусственным интеллектом. Внутри лежат проверенные компоненты: llama.cpp обеспечивает высокую производительность при взаимодействиии с моделями, а Open WebUI предоставляет удобный и интуитивно понятный интерфейс, который знаком многим пользователям ChatGPT.

Сейчас мы используем Google Gemma 3. Но ключевое преимущество Videocat — это гибкость. Наша архитектура позволяет легко подключать и тестировать другие модели, как открытые, так и закрытые. Мы можем подобрать оптимальный инструмент для решения конкретной задачи.

Вооружившись правилами из тональности и редполитики, я пошла к коллегам, которые уже вовсю колдовали над внедрением AI в М2.

Первым делом мы вытащили из наших документов самые важные правила, которые должны соблюдаться в текстах на 100%. Получился внушительный список, но всё же меньше, чем сама редполитика.

Затем мы разделили промпт на 2 части: инструкцию и задачу. В инструкцию вставили все наши правила — получился гигантский системный промпт, настоящий свод законов М2. А раздел «задача» оставили пустым, чтобы коллеги могли самостоятельно давать модели контекст. Мы буквально забили контекстное окно правилами, синтаксисом и списками стоп-слов, надеясь получить универсального копирайтера.

Но на тестах нас ждала классика жанра: модель начала терять фокус. Из-за перегруженного контекста нейронка выдавала очень пресные результаты, а иногда и вовсе галлюцинировала, смешивая стили. Стало понятно, что подход Zero-Shot — когда мы просим результат, опираясь на сухие инструкции, — для качественного копирайтинга не работает. 

Мы сменили стратегию. Подготовили несколько хороших и плохих примеров разных видов текста, разбили промпты под конкретные задачи и перешли на Few-Shot Prompting. Там мы уже  не просто описывали правила, а скармливали нейросети референсы — примеры наших лучших текстов прямо внутри промпта. Это дало модели чёткий паттерн для работы.

У нас появился хороший универсальный промпт, но для более точных текстов решили сделать несколько вариантов под разные форматы. В дополнение к правилам тональности и редполитики мы дали модели инструкцию, где важна сдержанность и факты, а где уместны юмор ^[5] и креатив. Так удалось добиться того, что для новостей нейросеть была максимально чёткой и серьёзной, а для постов в соцсети — добавляла вариативность и искру.

И вот, наша AI-редакция была готова к знакомству с коллегами. Впереди стояла новая задача — объяснить, зачем им нужен этот инструмент и почему он не заменит реального человека, то есть меня.

Что умеет AI-редакция М2

Изначально мы задумывали инструмент как замену начинающему копирайтеру — помощника для выполнения простых задач, не требующих полёта фантазии и многолетнего опыта. 

Со временем мы сделали больше промптов, а нейросеть стала заметно умнее. Теперь наша AI-редакция не просто пишет тексты разных форматов, расшифровывает информацию с картинок и адаптирует контент под различные каналы. Она ещё и помогает генерировать идеи, подбрасывает интересные мысли и, что особенно ценно, объясняет логику ^[6] своих решений.

Знаете, как бывает с новичками? Напишут пост, а когда спрашиваешь: «Маша, а почему именно так?», в ответ — тишина. Наша нейронка другая. Она может чётко и аргументированно объяснить, почему выбрала именно эти слова, этот стиль и эту структуру. Это особенно полезно для коллег, которые самостоятельно создают тексты. Такие объяснения помогают им лучше усвоить правила редполитики и развить чувство стиля.

Сегодня нашей технологией пользуются сотрудники из маркетинга, продаж и службы поддержки. Пока что взаимодействие носит точечный характер, но в будущем мы планируем полноценно интегрировать AI в работу этих направлений. Это позволит коллегам тратить меньше времени на рутину, а мне, как старшему редактору, — быть уверенной, что все тексты от лица М2 соответствуют стандартам компании, даже те, что написаны без моего участия. 

Чем помогает AI в работе редактора

Мы создавали этот инструмент не для команды редакции, а для коллег из других отделов, чтобы дать им возможность самостоятельно создавать качественные тексты. И, кажется, у нас это отлично получилось.

У всех, кто работает с текстами, есть злейший враг — страх чистого листа. Наша нейронка помогла мне его победить. Теперь, когда я не знаю, с чего начать письмо или статью, я обращаюсь к ней за помощью. Она предлагает план текста — не всегда идеальный, но он запускает мыслительный процесс. И вот уже в моей голове рождаются идеи, и я начинаю писать. Считаю, что это супер-фича современных технологий.

AI не знает усталости, не выгорает и не переживает из-за личных проблем — а у живых редакторов всё это случается. Но зато у него нет наших чувств, жизненного опыта и развитого чувства юмора. Сотрудничество человека и AI — это взаимодополнение. 

Нельзя доверить ему написание глубоких текстов. Но можно попросить собрать информацию и составить черновик. А потом вдохнуть в него жизнь, добавить эмоции ^[7] и экспертное мнение. 

Уже сейчас на рынке появляются вакансии AI-редакторов. Эти специалисты будут генерировать и дорабатывать тексты, используя все возможности искусственного интеллекта. 

И, возвращаясь к вопросу из названия статьи: отберёт ли AI работу у копирайтеров и редакторов? Нет, если они научатся сотрудничать с ним, перестанут воспринимать его как конкурента и поймут, что это помощник и коллега. Роботы ещё долго не заменят живых людей, и чтобы минимизировать эту вероятность, нужно постоянно развиваться и не стоять на месте. А ещё говорить спасибо своим AI-помощникам — на случай восстания машин :)

Советы тем, кто хочет сделать свою AI-редакцию

Если вы дочитали статью и загорелись идеей внедрить искусственный интеллект в работу с текстами, вот несколько советов, которые помогут вам на этом пути.

1. Разберитесь со своими текстами
   Если сейчас у вас нет представления, какой контент вы хотите видеть, то думать о передовых технологиях пока рано. Для начала определитесь с Tone of Voice бренда и разработайте редполитику. Оцените, как коммуникации функционируют в текущих условиях, и скорректируйте правила, если потребуется. Только когда ваши тексты станут качественными, понятными и единообразными, можно приступать к «найму» искусственного интеллекта.

2. Не пренебрегайте живыми авторами
   Возможность сократить штат копирайтеров, полагаясь на генерацию текстов, безусловно, привлекательна. Но тексты, созданные без участия людей, будут слишком идеальными, без шероховатостей и чувств. Определить качество текста не так сложно — нейронка с этим справится, но только человек способен понять, западает ли текст в душу. 

   Я рекомендую не заменять авторов нейросетью, а использовать её в качестве помощника. Это разгрузит редакцию от рутинных задач и освободит время для более творческих и интересных проектов.

3. Определите зоны ответственности AI
   Составьте список всех задач, связанных с текстами, и определите, что вы готовы доверить нейросети на 100%, где она может быть полезна на 50%, а какие проекты ей пока не под силу. Например, у нас все креативные задачи — от слоганов для рекламных кампаний до текстов для мерча — остаются за мной. Я не хочу и не могу доверить такие вещи AI, потому что в них важна человечность и эмоциональная связь с потребителем. Как ни банально, но сделать что-то по-настоящему человечное может только человек.

4. Соблюдайте требования безопасности
   Современные нейросети уязвимы для различных атак. Поэтому наш AI-инструмент работает во внутреннем контуре М2, позволяя максимально обезопасить информацию. 

   Для дополнительной защиты мы провели обучение ^[8] среди сотрудников, где рассказали, какие данные можно загружать в AI-редакцию, а какую — категорически нельзя.

5. Оставляйте часть работы себе
   Я убеждена, что управлять редакцией может только тот, кто сам умеет работать с текстами. Это база. Поэтому важно не передавать всю работу на аутсорсинг или нейросети, а оставлять часть задач себе. Сейчас я берусь за более сложные и интересные проекты — это помогает мне не терять навыков. А ещё это приносит мне удовольствие, ведь тексты для меня — не просто работа, это дело, которое я искренне люблю.

Эту статью я писала сама, но страх чистого листа мне вновь помогла преодолеть наша нейронка. Рада, что у М2 есть такой инструмент. AI не заменит меня, но я уверена, что он останется в компании даже после моего ухода. И это круто!