Почему большинство интеграций GPT в бизнес заканчиваются ничем

ИИ уже у всех. Но работает он почти нигде

Многие “внедряют нейросети” — и потом тихо забывают про них. Лицензии куплены, модель настроена, пару раз потестили… и всё. Возвращаемся к старым Google Docs, привычному чату, тетрадке.

Почему так происходит? Потому что GPT внедряют как “прикольную штуку”. А надо — как человека, которого берут в команду.

Я работаю с компаниями и помогаю им строить кастомных GPT-помощников. И в 80% случаев, когда меня зовут — ИИ в компании уже есть. Просто он ничего не делает.

Вот три главные причины, почему так происходит. И как с этим можно иначе.

Типичная ситуация: “Вот вам доступ к ChatGPT, пользуйтесь”. Окей, и что с этим делать? GPT нельзя просто выдать как блокнот или калькулятор. Это не инструмент — это модель мышления, которая работает внутри контекста. И если её туда не встроить — она останется “на полке”.

Что работает: привязка к конкретным процессам (например, сводки после звонков), понимание боли (например, писать отчёты занимает 2 часа → GPT сокращает до 15 минут), формирование микропривычки: каждый день — одно GPT-действие.

ИИ начинает работать тогда, когда он помогает делать рутину проще, а не становится новой рутиной.

Модель без роли — как сотрудник без инструкции. Люди пишут “сделай презентацию”, а потом удивляются, почему всё “какое-то невнятное”.

Когда я настраиваю GPT под бизнес-задачи, мы начинаем с простого: кем ты хочешь его видеть? Ассистентом? Редактором? Аналитиком? Коучем? Или просто “мыслящим рядом”? GPT должен понимать, какую роль он играет в твоей команде. Только тогда он начинает не просто выдавать текст, а думать внутри твоей логики.

И да, можно сделать одну модель на одну роль. Не надо заставлять её быть и маркетологом, и философом, и офис-менеджером одновременно

Очень часто модель ставят, как кофемашину. Типа: “вот кнопка, вот результат”. Но GPT так не работает. Он учится от диалога. И если вы с ним не разговариваете — он и не развивается.

GPT нужно обучать. На своих примерах. На своей стилистике. На фидбэке. Я всегда строю рефлексивную модель — когда GPT сначала даёт ответ, потом сам его оценивает, предлагает, как сделать лучше, и только потом выдаёт вторую версию. Он растёт. И это работает.

А если просто “запрашивать и получать” — он будет повторять за Википедией. Всё

Первое — дать модели роль. Второе — встроить её в реальный процесс. Третье — разговаривать с ней. GPT может быть очень умным. Но только если ты с ним не как с роботом, а как с младшим коллегой, которому ты хочешь помочь развиться.

Только в этом случае он начнёт работать как помощник. А не как болтливый генератор, который вечно “не дожимает”.

📎 t.me/romanproai — мой Telegram-канал. Рассказываю, как делать из GPT сотрудников, а не игрушку. Всё на опыте и без воды.