GPT не спасёт бизнес. Но GPT, встроенный в систему — усилит его
Многие компании говорят: “Да, мы уже используем GPT.” А что на практике? Один сотрудник вставляет кусок в промт, другой просит тексты для лендинга, третий раз в неделю генерирует идеи для рассылки. По сути, это всё равно что использовать сотрудника без описания должности. Вроде бы работает, но никто не понимает, зачем и как.
GPT сам по себе — это нейтральный интеллект. Он может сделать много. Но если у него нет роли, сценария, условий, логики и интеграции — он просто крутится вокруг задач. И ничего не меняет.
Проблема не в GPT. Проблема в его одиночестве
Я видел десятки кейсов, где GPT "пробовали", но потом откладывали. Почему? Потому что он не был встроен в реальную структуру бизнеса. Ему давали разовые задачи: “напиши это”, “расскажи про то”, “подскажи идею”. Но не давали: – роли – точки входа – структуры запроса – сценария, что делать с результатом – логики, как это попадает в систему
GPT без этих элементов — это просто гениальный болтун. Но он может быть полноценным сотрудником. Если ему дать условия.
Как это выглядит на практике
Я покажу три примера, как я выстраиваю использование GPT так, чтобы он не просто “отвечал”, а работал в цепочке.
Пример 1. GPT как фильтр входящих заявок
Задача: заявки поступают в хаотичном виде, часть спам, часть реальные, часть неприоритетные. Менеджеры тратят 1–2 часа в день на ручную сортировку.
Решение:
– GPT получает заявку
– анализирует на смысл, адекватность, интерес
– определяет категорию (A / B / C)
– выдаёт результат в виде:
🔵 Тип клиента: потенциальный
🟠 Оценка интереса: средняя
🔴 Неясность: не указано, что именно нужно
Промт:
“Проанализируй этот текст заявки и оцени: кто пишет, зачем, насколько это релевантно нашему продукту. Составь вывод в виде тега + краткой рекомендации (1 фраза).”
Дальше: этот ответ автоматически отправляется в Telegram-бот → логируется в таблицу → менеджер тратит 10 секунд на принятие решения.
Пример 2. GPT как участник стратегии
Сценарий: собственник компании хочет раз в неделю проводить короткие стратегические разборы. Но времени на команду нет, а самому сложно фокусироваться.
Решение: создаю кастомную GPT-модель, которая задаёт вопросы, резюмирует и подаёт всё в виде “что важно”, “что можно отбросить”, “что тормозит”.
Промт:
“Ты — мой стратегический ассистент. Задай мне 5 вопросов по прошедшей неделе, которые помогут выявить: что дало результат, что не двигает меня вперёд, что требует внимания. После вопросов — подведи вывод и предложи 3 варианта фокуса на следующую неделю.”
Дальше: результат — как личный мини-отчёт, который можно использовать как план и передать команде.
Пример 3. GPT как проверка гипотез
Задача: приходит идея от маркетолога / продакта. Нужен фильтр, чтобы не тратить время на всё подряд.
GPT запрашивается:
“Оцени идею по пяти критериям: 1) ценность для ЦА, 2) усилия на реализацию, 3) потенциальный отклик, 4) масштабируемость, 5) наличие похожих кейсов. Потом предложи: запускать, улучшить, отложить.”
GPT выдаёт табличку с комментариями. Иногда он даёт настолько точный фрейм, что мы используем его в документации дальше.
Что нужно бизнесу — не “нейросеть”, а сценарий с ИИ внутри
GPT должен быть встроен: – в процесс – в роли – в микрологику – в цепочку: “мысль → GPT → решение → действие → результат”
Когда ты не просто “общаешься с нейросетью”, а делаешь её частью системы — она перестаёт быть хаотичной. Она становится продолжением управленческого мышления.
Что с этим делать
- Найди 1 процесс, который повторяется
- Определи, где GPT может принять решение или подготовить основу
- Пропиши промт, который учитывает контекст, стиль, формат результата
- Запусти этот сценарий 3 раза
- Свяжи его с действием (через сотрудника или автоматизацию)
Это уже будет не просто “использование GPT”, а встраивание его в структуру. И ты сразу увидишь разницу.
📎 t.me/romanproai — здесь я делюсь, как такие сценарии рождаются и как бизнес получает не болтовню, а точку усиления. Всё на опыте, без фантазий.