«Новички часто ждут результата с первой попытки»: как начать работать с ИИ и не разочароваться

Искусственный интеллект уже помогает писать тексты, создавать изображения, программировать и автоматизировать рутинные задачи. Но с чего начать знакомство с нейросетями и как выбрать инструменты среди сотен сервисов, который поможет в выполнении рабочих задач? Об этом в разговоре с Youth.kz рассказал Риз Есентаев, руководитель ИИ-направления в Prizma AI Studio.

− С чего стоит начать человеку, который хочет внедрить ИИ в свою работу, но не имеет опыта?

− Начать стоит с любого из популярных чат-ботов: это ChatGPT, Claude или Gemini. Лучше всего сразу использовать его как ассистента: рассказать ему о себе, о своих задачах и спросить, чем именно он может быть полезен. Дальше начать внедрять его в разные рабочие процессы и на практике понимать, с какими задачами он справляется лучше. А потом уже с его помощью изучать другие ИИ-инструменты.

− Какие задачи сегодня искусственный интеллект помогает решать эффективнее всего?

− Это работа с текстом: перевод, суммаризация, переписывание, извлечение структуры из хаоса. Кодирование: нейросети уже позволяют создавать приложения без опыта в программировании. И креативная генерация: изображения, анимация, звук. То, на что раньше уходили недели, теперь делается за вечер.

− Какие ИИ-инструменты вы бы назвали обязательными для новичков в креативной индустрии (дизайн, видео, медиа) и почему?

− Для генерации изображений сейчас самые популярные − это Nano Banana 2 и Pro от Google, GPT Image от OpenAI, ну и Midjourney тоже всё ещё актуален. Для анимации чаще всего используют Kling 3 и Seedance 2.0. Для звука сервис ElevenLabs, а для музыки Suno. Этот набор закрывает почти весь базовый пайплайн, поэтому с него и стоит начинать.

− Как выбрать подходящий сервис среди десятков популярных нейросетей?

− Сейчас для работы чаще всего используют агрегаторы − это сервисы, на которых собрано множество разных нейросетей, и, покупая подписку, вы получаете доступ сразу ко всем. Это гораздо удобнее, чем использовать их по отдельности, потому что в работе обычно задействован не один инструмент, а целая цепочка из нескольких нейросетей.

Агрегаторов сейчас на рынке достаточно много, и с каждым днём появляется всё больше. Я бы советовал присматриваться к самым популярным, мои личные фавориты это Higgsfield, Magnific и Weavy, пользуюсь всеми тремя.

− Какие ошибки чаще всего допускают люди при первых попытках работать с ИИ?

− Новички не погружаются глубоко, пытаются получить классный результат с первой попытки. Работа с ИИ − это большое количество подходов и итераций, постоянный перебор между разными вариантами. Ещё частая ошибка − это пытаться решить всю задачу одним запросом, вместо того чтобы разбить ее на этапы.

− Где сегодня можно быстро и качественно освоить навыки работы с нейросетями?

− Можно изучать самостоятельно, но это довольно сложно из-за скорости, с которой выходят обновления и новые нейронки. Для этого нужен хороший навык самообучения и быстрого поиска нужной информации. Второй вариант − это обучение у экспертов. На таком обучении можно получить выжимку и сэкономить много времени, чтобы быстрее влиться в процесс. Но при поиске ментора важно обращать внимание на его опыт: он должен быть практикующим экспертом с хорошими рабочими кейсами в интересующей вас сфере.

− Как понять, что ИИ действительно приносит пользу бизнесу или специалисту, а не становится бесполезным (или даже вредным) инструментом?

− Скорость реализации задач при правильном использовании вырастает в разы, при этом качество не падает, а то и становится лучше. Если же на исправление и доведение до ума того, что выдала нейросеть, уходит больше сил, чем заняла бы работа руками, значит инструмент применили не там или не на том этапе.