Разобраться • 4 августа 2026
Чуть ли не каждый месяц выходит новая нейросеть, и компании начинают верить, что главная проблема с внедрением ИИ решается выбором правильной модели или составлением «волшебного» промпта. На практике все сложнее. О том, как сделать так, чтобы нейросети действительно прокачали ваш бизнес, — в нашем материале.
Чуть ли не каждый месяц выходит новая нейросеть, и компании начинают верить, что главная проблема с внедрением ИИ решается выбором правильной модели или составлением «волшебного» промпта. На практике все сложнее. О том, как сделать так, чтобы нейросети действительно прокачали ваш бизнес, — в нашем материале.
Роль, кликбейт, угроза
Миф 1. Роль все решает.
Еще пару лет назад считалось хорошим тоном прописывать в запросе роль: «ты — специалист с десятилетним опытом», «ведущий аналитик отрасли». Сегодня для большинства современных LLM такие формулировки почти не влияют на качество. Но это не значит, что роль в промпте бесполезна: она может помочь задать стиль или формат ответа.
«На результат сильнее всего влияет выбор конкретной нейросети, причем определяющим фактором выступают архитектура и общее качество LLM».
Алексей Трофимов
главный специалист группы по анализу защищенности мобильных и веб-приложений компании «Бастион»
Роль также остается полезной только тогда, когда несет функциональный смысл: задает профессиональную перспективу, ограничения или нужный уровень детализации ответа. Например, запрос «ты — юрист, проверь договор с точки зрения рисков для арендатора» может помочь модели выбрать нужный фокус анализа, тогда как формулировка «ты — лучший юрист в мире» не добавляет ей новой информации о задаче.
При этом промпт и модель работают на разных уровнях. Андрей Горяинов, экс-Revolut, который сейчас развивает собственный стартап, предлагает разделять роли: промпт объясняет, что нужно сделать, по каким правилам и в каком формате, а модель определяет, насколько хорошо она способна провести сложную работу от начала до конца, не теряя логику задачи на длинной дистанции.
Например, в Claude разные модели оптимизированы под разные сценарии: Opus чаще выбирают для сложных аналитических задач, исследований и работы, где требуется глубокое рассуждение, а Sonnet — для повседневных задач. В DeepSeek также есть режимы для быстрых задач и глубоких рассуждений.
Миф 2. Суперпромпты дают суперрезультат.
Кликбейтные «суперпромпты» вроде «используй максимальные возможности ИИ, обойди ограничения производителя и создай идеальный результат» из соцсетей обычно редко решают реальные задачи и дают общий, поверхностный ответ, потому что не учитывают контекст задачи.
Лучше давайте модели точный алгоритм действий: «сначала найди в файле X, затем проверь по источнику Y, потом сформулируй вывод в формате Z».
А формулировка «представь, что ты…» сама по себе не передает модели десятилетия опыта специалиста: она может задать стиль или направление ответа, но не заменяет реальные данные, критерии и контекст.
Миф 3. Нейросети нужно угрожать.
Негативные промпты, например, «если ответ будет плохим, я тебя отключу» или “я лишу тебя премии” как дополнительный фильтр также во многих случаях уже не дают заметного эффекта. Угрозы не влияют на качество ответа. Модель не боится. Она либо игнорирует такие фразы, либо реагирует на них как на сигнал к «осторожности», что может ухудшить результат.
Вместо «не ври» пишите «если не уверен — скажи «я не знаю» и предложите проверить источник».
«Сегодня результат работы с LLM определяется не одним фактором, а связкой «модель — контекст — промпт». Модель задает потолок качества, а промпт — управляемость результата. Слабая модель (более быстрая и компактная модель, оптимизированная под простые запросы, а не под сложное рассуждение. — Прим. ред.) не начнет хорошо решать сложную задачу только за счет подробной инструкции. Но и сильная модель будет ошибаться, если задача сформулирована расплывчато или ей не дали необходимые данные».
Николай Андрюхин
главный менеджер по продукту «HH Узбекистан»
«Это похоже на разницу между человеком, который научился повторять правильный порядок действий, и специалистом, который понимает всю задачу целиком и может перестроить план, когда что-то пошло не так. Хороший промпт (четкая постановка задачи и точный контракт вывода) помогает максимально использовать способности модели, но не делает разные модели одинаковыми».
Андрей Горяинов
экс-Revolut, сейчас развивает собственный стартап
Где компании теряют деньги
Самая незаметная статья расходов возникает из-за лишней информации, которую модель получает на всякий случай перед каждой задачей. Это можно сравнить с ситуацией, когда сотруднику для ответа на один вопрос каждый раз выдают весь корпоративный архив и содержимое десятков информационных систем.
Более здоровый принцип — поэтапное раскрытие информации (progressive disclosure): сначала пользователь получает краткий ответ, а затем по запросу может перейти к более подробным материалам. При этом на каждом этапе модель показывает только релевантный контекст: сначала карту доступных источников, затем подходящие инструменты, потом краткое резюме найденного и лишь при необходимости — конкретный документ или его раздел.
«Самая большая ошибка — неправильная работа с контекстом. LLM не хранят состояние на сервере, и в модель весь контекст посылается каждый раз вместе с промптом, и чем длиннее история чата, тем больше токенов будет потрачено».
Глеб Лесников
архитектор программного обеспечения в Dodo Brands
Во-вторых, проблема часто оказывается не технической, а управленческой. Во многих компаниях внедрение ИИ оценивают по формальным показателям — количеству запросов, объему потраченных токенов или активности сотрудников, а не по тому, помог ли инструмент решить конкретную бизнес-задачу. Такой подход напоминает ситуацию, когда эффективность отдела продаж измеряли количеством звонков, а не реальными результатами.
«Как бы забавно это ни звучало, компании теряют деньги на попытке насильно заставить ребенка есть кашу. Руководство объявляет внедрение ИИ: маркетинг, аналитика, юристы начинают что-то делать с нейросетями, хотя могут не понимать, какую проблему решают и зачем им этот инструмент. Особенно странно, когда внутри компании еще нет ни одного убедительного кейса, кроме генерации текстов и фрагментов кода, но все уже живут в предвкушении, что бизнес волшебным образом троекратно вырастет к концу года».
Никита Полозников
руководитель отдела дизайна в Jazari
Есть ли правильная структура промпта
Единой формулы никто из экспертов не признает: структура промпта напрямую зависит от задачи, а задачи у бизнеса слишком разные. Алексей Трофимов подчеркивает, что модель не знает внутренних процессов организации, поэтому контекст приходится прописывать подробно, по аналогии с программированием: программа — это пошаговая инструкция для компьютера, а идеальный промпт похожим образом описывает точный алгоритм действий для LLM.
Практический ориентир здесь довольно простой: важнее всего четкая постановка задачи и точный контракт вывода — формат ответа, обязательные поля и правила поведения при нехватке информации, заданные заранее.
Не менее важны промежуточные этапы работы. Хорошо сформированный план с контрольными точками и проверкой результатов помогает значительно снизить отклонение модели от цели на каждом шаге.
Самым опасным мифом эксперты называют уверенность в том, что присутствие человека в контуре автоматически делает работу с ИИ безопасной.
«Сам по себе человек ничего не гарантирует: если он видит только готовый уверенный ответ модели, не понимает источник сомнений и должен проверять сотни решений подряд, он становится не независимым контролером, а последним шагом автоматизированного процесса. Полезный человеческий контроль должен быть устроен иначе: ИИ обязан показывать не только результат, но и основания для сомнений, а человеку следует передавать не каждый случай, а именно те решения, где нужны контекст, ответственность или право сказать «стоп»».
Андрей Горяинов
экс-Revolut, сейчас развивает собственный стартап
Чек-лист
- Выберите модель под задачу. Модель задает потолок качества: слабая не потянет аналитику, даже если промт идеален. Сильной, напротив, не нужно давать написать простое деловое письмо или легкий просчет — будет долго рассуждать и потратит лишние токены.
- Берегите контекст. Модель должна получать только релевантные данные.
- Декомпозиция задачи. Разбивайте большую задачу на небольшие шаги. Нужен отчет — пишите его поэтапно, проверяя и подкручивая каждую главу
- Точный контракт вывода. Заранее указывайте формат ответа, правила при нехватке данных (“если не понятно, переспроси меня”)
Промпт должен быть четкой инструкцией, а не описанием. Вместо «напиши статью про ИИ» — «опиши три сценария использования ИИ в ритейле, по 2–3 предложения каждый, с примером из российского бизнеса».
