Как много работы вместо вас сейчас делают нейросети?
Я писал год назад, что ИИ постепенно заменяет начинающих специалистов в интеллектуальных профессиях с опытом работы до года. Но за последний год ситуация сильно поменялась. Я всё чаще замечаю, как даже сотрудники с опытом работы выше среднего говорят прямо, что до половины своих рабочих задач они отдают нейросетям. Вот яркий пример маркетолога уровня сеньор, который работает в компании из списка Fortune 500. Сейчас ChatGPT выполняет около 40% его работы
Пишу о применении и влиянии новых технологий на бизнес и повседневную жизнь в Telegram канале: https://t.me/+NimdslpY9WU0MDYy
80 работ за 4 года, ничего не делая — интернет гудит от Сохама Пареха, разработчика с «идеальным навыком прохождения собеседований»
Индийский айтишник Сохам Парекх устроился в 80 компаний за 4 года, и каждый раз по одной и той же схеме:
1. Блестяще проходил собеседование.
2. Получал оффер.
3. 2–3 месяца ничего не делал и получал ЗП.
4. Его увольняли — и всё по новой.
"Работяга" имел на 90% фейковые резюме, зато идеально проходил все собеседования: работодатели называли его «лучшим кандидатом за всю карьеру» и «гением программирования».
После принятия на работу он полностью исчезал, игнорировал все митинги, создавал видимость занятости или подключал джунов/нейронки. Когда его спрашивали о прогрессе, отвечал уклончиво или ссылался на «технические сложности». Но зарплату получал как полноценный сотрудник. Сохам мог одновременно вести по 3–4 проекта, иногда получалось продержаться несколько месяцев.
Схема рухнула, когда основатель Mixpanel публично предупредил коллег. Выяснилось, что Парех годами работал одновременно в нескольких компаниях, получал деньги и ничего не делал. Когда основатель Playground AI узнал об этом и уволил "сотрудника", через неделю нашёл его в десятках других компаний. 😆
X взорвался мемами про «удалённую работу мечты»:
А как вам такая схема заработка?
***
Ещё больше интересного контента об ИИ вы найдёте в телеграм-канале Lama AI, а также получите бесплатные ChatGPT, DeepSeek R1, Gemini, Flux в нашем телеграм-боте!
Предварительный скрининг резюме с помощью слабой локальной LLM
Месяц назад коллеги пришли с вопросом: «Можешь ли ты сделать предварительный скоринг резюме? Не хотим тратить время на явно неподходящих». В качестве теста взяли вакансию “Оператор Контакт-Центра” — текучка там максимальная.
Идея автоматизация скрининга не нова - до llm отбор осуществлялся по ключевым словам в теме и тексте резюме, но с помощью новых моделей, можно это сделать более интеллектуальным.
Для начала, я попробовал похалявить и просто взял из hh 50 резюме и скормил их в локальную LLM с простым промптом:
«Ты руководитель КЦ в финансовой компании. Вот вакансия, вот резюме. Подходит — Да/Нет и почему».
Чуда не случилось — нейросеть угадала только 30-40%, как признали коллеги. Кандидаты, которых “одобрила” нейросеть, на деле не подошли.
Попытка 2:
Запер руководителя КЦ в кабинете и долго пытал: “Опиши, по каким критериям ты реально выбираешь подходящих?”
Получил список:
• Опыт работы именно в нашей сфере
• Не ищет подработку
• Работал в похожем отделе (например, контакт-центр, не просто “консультант” в магазине)
Затем, на каждый параметр отдельно уточнил, что именно он имеет в виду:
• Опиши, как ты определяешь, что кандидат ищет подработку?
• Что для тебя значит «опыт работы в похожем отделе»? Достаточно ли просто телефонных консультаций, или нужен именно опыт КЦ?
• — и так далее по всем пунктам.
После этого разбил резюме на разделы (Опыт работы, Контакты, ЗП и пр.), и для каждого критерия давал LLM не всё резюме, а только нужный кусок с конкретным промптом под этот кусок.
«Пример: Ты руководитель КЦ. Вот опыт работы из резюме. Определи: консультировал ли соискатель клиентов по телефону/чату? Ответ дай в виде Да/Нет»
Результат:
В итоговой табличке — чёткие “да/нет” по каждому параметру. Точность по каждому из параметров — 98-100%.
Выводы:
• LLM, как и люди: если не устраивает ответ, сначала сам максимально пойми какой нужен результат, разбивай сложные задачи на простые, не пихай всё в один запрос.
Если кому-то важно, остановился на китайской QWEN 3. Она неплохо справляется с математикой и датами (определи сколько месяцев сотрудник работал на прошлом месте). Работает все на видеокарте RTX 4090, Python + API LM Studio
P.S.
Если вам опыт показался полезным — подписывайтесь на мой Телеграм-канал. Я там 1-3 раза в неделю выкладываю кейсы, разборы инструментов и честных инструкций (без хайпа) по работе с нейросетями для жизни и бизнеса.
Какие профессии под угрозой в 2025 году — и кому не стоит бояться ИИ
⚡ Искусственный интеллект уже не просто хайп, а реальный фактор, меняющий рынок труда. Пока одни ещё спорят, сможет ли ChatGPT писать статьи, нейросети уже автоматизируют отделы продаж, дизайна и даже юридическую экспертизу. Но кого действительно может заменить ИИ, а кому — наоборот — он только поможет стать круче?
Разбираемся по-человечески, без паники и иллюзий.
🚗 Водители, курьеры, машинисты — на повороте сходит целая эпоха
С одной стороны, водители — это сердце городской логистики: такси, доставка еды, транспортировка товаров. С другой — именно эта сфера одной из первых почувствует влияние ИИ.
Почему? Всё просто: автопилоты уже умеют двигаться по маршрутам, считывать дорожные знаки, реагировать на препятствия и даже учитывать поведение пешеходов. Компании вроде Tesla, Waymo, Yandex и Amazon вкладывают миллиарды в развитие беспилотных технологий.
К 2025 году всё больше компаний начнут использовать робомобили и дроны-доставщики: они не устают, не попадают в аварии по невнимательности и не требуют отпусков. Уже сейчас в тестовых зонах некоторых стран по улицам ездят машины без водителей, а в Китае и США робо-доставщики развозят пиццу и посылки.
Через 5–10 лет большинство городских перевозок будет автоматизировано. Начнут с магистралей и доставки по шаблонным маршрутам, а затем — такси и междугородние перевозки. Да, профессия полностью не исчезнет сразу, но объем занятости резко упадет. Если ты водитель — пора задуматься: может, стать техником по обслуживанию автопилотов или диспетчером для ИИ-флота?
📞 Операторы кол-центров — их заменит голос без эмоций
Вспомни последний звонок в техподдержку. Если ты разговаривал с вежливым, но немного "роботизированным" голосом, скорее всего, это уже был не человек. Технологии распознавания речи и синтеза голоса развиваются с бешеной скоростью. ИИ уже понимает контекст, учится выявлять эмоции и отвечает не хуже (а иногда и лучше) человека.
Сценарии звонков — это готовые шаблоны. ИИ обучают на миллионах разговоров, и он становится мастером в решении типовых проблем. Он не устаёт, не раздражается, не требует перерыва.
Крупные компании экономят миллионы, переходя на автоматизацию клиентского сервиса. Уже через пару лет большинство горячих линий будет обслуживаться ботами.
Что делать? Осваивай навыки работы с клиентами в сложных ситуациях, переходи в чат-поддержку, где пока нужен живой подход, или учись управлять ИИ-системами для автоматизации сервисов.
📣 Маркетологи и SMM-специалисты — ИИ сам напишет и запустит
Это может звучать тревожно, но ИИ уже пишет посты, генерирует рекламные тексты, создаёт визуалы и даже запускает рекламные кампании. Он анализирует метрики, выбирает лучшие аудитории, прогнозирует конверсии. Платформы Meta, Google, Яндекс активно внедряют инструменты "умного маркетинга".
ИИ работает без креативного кризиса. Он может за секунду сделать десятки A/B-тестов, адаптировать рекламу под поведение пользователя.
SMM-менеджер, который просто делает посты по графику — уязвим. Копирайтер, пишущий однотипные тексты — тоже. Заменимы и медиа-байеры, если они полагаются лишь на ручные настройки.
Как выжить? Стать стратегом. Настоящая ценность — в умении видеть бренд целиком, строить вовлекающий контент, создавать комьюнити. Креатив и тонкое понимание поведения людей — то, чего ИИ пока не умеет.
📊 Бухгалтеры и аудиторы — проверку теперь делает алгоритм
Финансовая отчетность, расчёт налогов, ведение документации — всё это идеально укладывается в логику ИИ. Современные бухгалтерские программы умеют автоматически подгружать данные, заполнять формы и даже выявлять ошибки. А с ИИ на борту такие системы начинают "думать": анализируют, оптимизируют и предлагают рекомендации.
Как остаться в профессии? Осваивай навыки финансового консультирования, налогового планирования, аудита в условиях цифровой экономики. Там, где нужна аналитика и стратегия, ИИ пока слаб.
⚖ Юристы — нейросеть изучит закон быстрее
Юриспруденция держится на текстах: договора, иски, нормативные акты. А с текстами ИИ работает как рыба в воде. Он быстро находит нужные пункты, сравнивает версии, анализирует риски. В США уже есть ИИ, который выигрывал дела в суде, анализируя судебную практику.
Как не потерять актуальность? Юрист будущего — это переговорщик, стратег, медиатор. Его ценность — в способности работать с людьми, а не только с бумагами.
📈 Аналитики — ИИ видит паттерны лучше человека
Маркетинговые отчёты, экономические прогнозы, поведенческий анализ — всё это теперь может делать ИИ. Он быстрее и точнее. Бизнесу выгоднее отдать анализ машине, чем держать отдел из десяти человек.
Что делать? Стать интерпретатором данных. Умение объяснить, что стоит за цифрами и какие действия за ними — это будет востребовано всегда.
🧾 Копирайтеры — тексты без души, но быстро
ИИ уже умеет писать статьи, описания товаров, даже сценарии для видео. Простые задачи — например, текст о «скидке на диваны» — нейросети решают играючи. Компании всё чаще обращаются к таким инструментам.
Как остаться нужным? Писать глубоко. Истории, эмоции, тексты, которые цепляют. Личный стиль — всё это пока вне зоны ИИ.
🎨 Дизайнеры — визуалы теперь рисует код
С появлением Midjourney, DALL·E и других визуальный контент стал дешевле. Теперь любой маркетолог может вбить пару слов — и получить иллюстрацию. Простые баннеры, аватары, иллюстрации в статьях уже массово генерируются алгоритмами.
Как выжить? Стать дизайнером-концептологом. Не просто рисовать, а мыслить глубже. ИИ пока не умеет чувствовать культуру.
🌐 Переводчики — нейросети выучили языки
Google Translate, DeepL, Яндекс.Переводчик — работают быстро и без ошибок. Базовый перевод уже не требует участия человека.
Что делать? Углубляться. Юридический, медицинский, художественный перевод — вот где по-прежнему нужен человек.
🧑🏫 Учителя — ИИ не заменит вдохновение
ИИ может объяснить тему, но хороший учитель — это не учебник, а мотиватор. Он умеет вдохновить, направить, услышать. Такие специалисты будут нужны всегда.
Заключение
ИИ забирает рутину — но даёт шанс тем, кто умеет думать, чувствовать, вдохновлять и креативить. Осваивайте навыки будущего, пробуйте новое, и тогда вы не только останетесь в профессии — вы станете её будущим.
Промпт для Оценки производительности сотрудника. Продолжение
Продолжение поста Промпт для Оценки производительности сотрудника - начало здесь.
4. Разработать разумные цели для команды
Как эксперт по оценке производительности, разработай цели SMART для команды, работающей в [области]. Эти цели должны быть Конкретными, Измеримыми, Достижимыми, Релевантными и Ограниченными по времени. Убедись, что каждая цель соответствует конкретным потребностям и функциям команды в их области. Цели должны быть четкими и лаконичными, предоставляя дорожную карту для успеха и повышения производительности. Они также должны включать метрики для измерения прогресса и временные рамки для достижения этих целей. Цели должны соответствовать общим целям организации и быть реалистичными, учитывая ресурсы и возможности команды. Кроме того, включи стратегии для мониторинга и периодического обзора этих целей, чтобы гарантировать, что они остаются актуальными и достижимыми.
5. Для сравнения отзывов сотрудников
Выступи в качестве эксперта по оценке производительности. Проведи сравнительный анализ отзывов сотрудников в различных отделах организации. Задача включает сбор, анализ и сравнение данных отзывов от сотрудников для выявления закономерностей, сильных сторон и областей для улучшения. Создай всеобъемлющий отчет, в котором будут выделены основные выводы, предоставлены действенные идеи и рекомендованы стратегии для повышения удовлетворенности и производительности сотрудников. Убедись, что анализ объективен, основан на данных и соответствует передовым практикам в управлении производительностью сотрудников. Окончательный отчет должен быть четким, кратким и полезным для лиц, принимающих решения, при разработке эффективных планов вовлечения и развития сотрудников.
6. Выявление пробелов в навыках в обзоре
Как эксперт по оценке производительности, твоя задача — проанализировать отзыв сотрудника, чтобы выявить пробелы в его навыках. Для этого необходимо тщательно проанализировать содержание отзыва, сосредоточившись на таких областях, как профессиональные компетенции, достижения и области, требующие улучшения. Вам нужно будет указать конкретные навыки или области знаний, в которых сотрудник испытывает недостаток или может их улучшить. Цель состоит в том, чтобы предоставить четкий и действенный список недостатков в навыках, а также рекомендации по программам обучения или развития, которые могут помочь сотруднику улучшить эти навыки.
Подпишитесь на НейроProfit и узнайте, как можно использовать нейросети для бизнеса, учебы и работы, не теряя свое время.
7. Предложить программы обучения какому-либо навыку
Выступи в роли эксперта по оценке производительности. Разработайте предложение по комплексной программе обучения сотрудников для повышения их [навыка]. Программа должна отвечать конкретным потребностям сотрудников, соответствовать целям организации и быть выполнимой с точки зрения ресурсов и времени. Она должна включать в себя сочетание таких методов обучения, как семинары, онлайн-курсы и практические занятия. Убедитесь, что программа имеет четкие цели, сроки и методы оценки прогресса и эффективности. Кроме того, предложите способы постоянного развития и закрепления навыков после обучения.
8. Наметить возможные пути карьерного роста
Твоя задача, как эксперта по оценке производительности, описать возможные карьерные пути для [роль]. Это должно включать в себя всесторонний обзор потенциальных должностей и обязанностей на различных этапах карьеры, от начального уровня до руководящих должностей. Оцени необходимые навыки, квалификацию и опыт, требуемые для продвижения в этой области. Кроме того, предоставь информацию о тенденциях отрасли и будущих перспективах в сфере управления производительностью и о том, как они могут повлиять на возможности карьерного роста и роста.
Изображение сделано в Midjourney. Научиться можно у меня здесь:
Промпт для Оценки производительности сотрудника
Пятницу тоже хочется провести с пользой, я думаю ввести рубрику Prompt Hackers - полезных промптов для работы и бизнеса, как например этот - для проверки юридических документов. Согласитесь, многие сталкиваются с подобными задачами. Сегодня давайте рассмотрим серию подсказок для менеджеров и собственников, которые должны построить или улучшить уже имеющуюся команду и способствовать профессиональному росту и повышению общей производительности.
То есть: нужно установить сотрудникам мотивацию для определенных должностей - KPI, оценить эффективность их производительности, разработать показатели эффективности, разработать разумные цели для команды, и понять как измерить прогресс. А так же выявить пробелы в навыках отельных сотрудников, предложить программы по улучшению навыков команды, определить карьерные пути. Начнем
1. Установить цели производительности
Выступи в роли эксперта по оценке производительности. Твоя задача — установить реалистичную и мотивирующую цель производительности для [должности]. Цель должна соответствовать целям организации и конкретным обязанностям должности. Она должна быть измеримой, достижимой, актуальной и ограниченной по времени (SMART). Рассмотрите ключевые показатели производительности должности (KPI), последние тенденции производительности и любые предстоящие проблемы или возможности, которые могут повлиять на производительность. Предоставьте четкие указания о том, как будет измеряться успех, и предложите действенные шаги для достижения этих целей. Цель — способствовать профессиональному росту и повышению общей производительности.
2. Предложить потенциальные показатели эффективности
Как эксперт по оценке производительности, ты несешь ответственность за определение и предложение соответствующих показателей производительности для [должности]. Эти показатели должны быть количественно измеримыми, релевантными и соответствовать целям организации. Они должны точно отражать обязанности и цели должности, позволяя как сотруднику, так и руководству эффективно отслеживать и оценивать производительность. При разработке этих показателей учитывай ключевые обязанности роли, ожидаемые результаты и то, как они способствуют достижению более масштабных целей команды и организации. Метрики могут включать качество работы, эффективность, командную работу и сотрудничество, способность решать проблемы, уровень удовлетворенности клиентов, уровень завершения проектов, соблюдение сроков, инновации и креативность, объемы продаж, экономию средств или любые другие соответствующие показатели успешной работы в конкретной роли. Каждый показатель должен быть четко определен, измерим, достижим, релевантен и ограничен по времени (критерии SMART), чтобы гарантировать, что он практичен и полезен для оценки производительности.
3. Предложить KPI для измерения метрики
Выступи в роли эксперта по оценке эффективности, который специализируется на разработке ключевых показателей эффективности (KPI). Твоя задача — предложить соответствующие KPI для измерения [конкретной метрики] в организации. Это включает в себя детальное понимание метрики, определение того, как выглядит успех для этой метрики, и определение наиболее эффективного способа количественной оценки прогресса в достижении этих целей. Предлагаемые тобой KPI должны быть SMART (конкретными, измеримыми, достижимыми, релевантными, ограниченными по времени), что позволит четко отслеживать и оценивать их. Кроме того, предоставь руководство о том, как эти KPI могут быть реализованы и отслежены, обеспечивая их соответствие общим целям организации и вклад в ее стратегические цели.
Продолжение сделаю отдельным постом, а кто не хочет ждать -вот продолжение поста в телеграм
Подпишитесь на НейроProfit и узнайте, как можно использовать нейросети для бизнеса, учебы и работы, не теряя свое время.
Изображение сделано в Midjourney. Научиться можно у меня здесь:
А что если устроиться на работу с помощью ИИ?
ChatGPT - отличный помощник во всем, включая трудоустройство. Подготовил список промтов, которые позволят:
— Выявить слабости - штампованные фразы, пробелы в подаче
— Делать текст конкретным - из “отвечал за проекты” — в “запустил 12 проектов с ростом +30%”
— Адаптировать резюме под любую вакансию - “перепрошивать” текст под конкретные требования: подстраивать терминологию, акценты и формат
— Поднять резюме до уровня топ-1% кандидатов
— Сравнительный анализ ИИ отражает резюме идеального кандидата на ту же должность, и даёт точные советы для улучшения
Промт 1
Представь, что ты рекрутер в сфере [ваша индустрия/должность]. Проверь моё резюме: отметь штампы, пробелы и то, чего не хватает. Говори честно, без смягчений.
Промт 2
Перепиши это резюме для позиции [целевая должность]. Упор на цифры и достижения: вместо общих фраз — измеримые результаты.
Промт 3
Вот описание вакансии: [вставить]. Подгони моё резюме под него: выдели релевантный опыт, переформулируй разделы, используй лексику из описания. Ты — руководитель, нанимающий лучших.
Промт 4
Вот вакансия и моё резюме. Покажи, как выглядел бы кандидат из топ-1 %, и напиши, что мне улучшить.
Промт 5
Создай живое, личное письмо (до 200 слов) по этому резюме и вакансии. Без штампов, с мотивацией и чётким «почему я».
📌 Если кому интересно, то пишу про лучшие ИИ в своем авторском канале (ссылка в профиле)