Скажи, есть ли у тебя AI,
и я скажу, кто ты

Недавно сервис по поиску работы SuperJob выяснил, что каждый второй россиянин уже пользуется нейросетями. Более того, эксперты отметили закономерность: чем выше доход у человека, тем активнее он использует нейросеть на работе, в учебе и в повседневной жизни.

На вопросы «Системного администратора» отвечают эксперты ИТ-отрасли

1. Пользуетесь ли вы в своей работе нейросетью/нейросетями? Если да, то какими? Как часто?
2. Какие рабочие задачи помогает вам решать нейросеть? Используете ли вы одновременно несколько нейросетей при работе над одной задачей?
3. Говорят, что AI нужно задавать только тот вопрос, ответ на который ты, в принципе, знаешь и сам. Иначе как понять, насколько разумны ее советы? Проверяете ли вы ответы AI?
4. Как вы составляете промт для нейросети, чтобы получить необходимую информацию?
5. Какие нейросети вы можете посоветовать своим коллегам-сисадминам и для каких задач?

Ольга Горохова,
директор по маркетингу РДТЕХ

«Мы задаем ИИ вопросы, основываясь на своей экспертизе, и тщательно анализируем полученные данные»

1. Мы активно используем нейросети в повседневной работе. Наши команды, включая маркетинг, аналитику, применяют такие инструменты, как ChatGPT для текстов, MidJourney и DALL-E для генерации изображений, а также специализированные ИИ-инструменты для анализа данных и автоматизации процессов. Использование нейросетей стало ежедневной практикой, особенно в операционном маркетинге, где мы создаем контент, анализируем данные и готовим презентации.

2. Нейросети помогают нам решать широкий спектр задач. Это:

• Генерация текстов для статей для сайта, постов для социальных сетей.
• Создание визуального контента (изображения, видео, аудио).
• Оптимизация презентаций и структурирование информации.

Мы часто используем связку из нескольких нейросетей для одной задачи. Например, для создания маркетинговой кампании мы можем использовать Deepseek или ChatGPT для текстов, DALL-E для изображений, Gamma для презентаций и ИИ-инструменты для анализа аудитории.

3. Нейросети – это мощный инструмент, но их ответы всегда требуют проверки. Мы задаем ИИ вопросы, основываясь на своей экспертизе, и тщательно анализируем полученные данные. Каждый результат проверяется сотрудниками, особенно когда речь идет о важных решениях или публичном контенте. Это позволяет избежать ошибок и неточностей.

4. Мы подходим к составлению промтов очень внимательно. В промт мы загружаем максимум контекста: цели, задачи, целевую аудиторию, ключевые параметры и примеры, наши идеи и гипотезы. Чем больше информации мы предоставляем, тем точнее результат.

Например, для создания текста мы указываем тон, стиль, ключевые тезисы и даже примеры аналогичных материалов. Это позволяет нейросети генерировать контент, который максимально соответствует нашим требованиям.

5. Рекомендовать конкретные нейросети – задача сложная и даже немного рискованная, так как выбор инструмента зависит от конкретных задач и контекста, а также индивидуальных предпочтений. Однако мы можем поделиться своим опытом.

Для работы с текстами используем ChatGPT, Deepseek. Для генерации изображений и видеофайлов: DALL-E, Fusion Brain.

Главный совет – всегда тестировать инструменты в своих рабочих процессах и проверять результаты. Нейросети делают работу вместо человека – это инструмент, который требует грамотного использования и постоянного контроля. Ключевое значение всегда имеют экспертиза и критическое мышление нашей команды.

Филипп Щербанич,
ИТ-эксперт, backend-разработчик

«Нет никакой гарантии, что нейросеть сгенерирует абсолютно правильный ответ и не будет галлюцинировать. Но это не значит, что нужно спрашивать только о том, что ты и так знаешь»

1. Да, в своей работе я регулярно использую нейросети: они облегчают многие рабочие процессы.

Самые популярные инструменты сейчас – это большие языковые модели, которые для многих уже заменили даже стандартные поисковые системы. Я – не исключение, тоже порой прошу какой-нибудь ChatGPT найти информацию со ссылками на источники в интернете для дополнительной валидации (без проверки тут нельзя, ведь они могут легко соврать).

Иногда я использую языковые модели как документацию к какой-нибудь популярной библиотеке: зачастую так гораздо быстрее можно найти то, что тебе надо, да еще и с хорошими примерами.

Ну и, конечно же, я применяю системы суммаризации митингов, состоящие сразу из нескольких нейросетей, позволяющих транскрибировать человеческую речь и написать по этому тексту саммари.

2. Нейросети помогают мне вдохновляться, искать ответы на вопросы и готовить рабочие планы/отчеты.

Иногда для решения одной задачи, например, для генерации изображения, я использую сразу несколько нейросетей. Дело в том, что нейросети с разными подходами и архитектурами генерируют различный контент. То есть я создаю изображения в Midjourney и DALL-E , а потом выбираю лучший вариант.

Это же касается и генерации текстов/поиска информации.

3. Нет никакой гарантии, что нейросеть сгенерирует абсолютно правильный ответ и не будет галлюцинировать. Но это не значит, что нужно спрашивать только о том, что ты и так знаешь. Просто результат, созданный машиной, должен быть проверен человеком, особенно если в задаче важна точность. Например, если мы говорим о текстах, можно взять сгенерированный текст за основу и найти в интернете источники предоставленной информации. Можно попросить предоставить эти источники и саму нейросеть, и затем проверить их самостоятельно. Я регулярно так делаю.

4. Промт должен содержать в себе всю необходимую информацию, которая касается вашего запроса. Особо важные требования вы можете выделять какими-то символами и написать в начале этого же промта, указав, что выделенное – обязательно к выполнению.

Еще стоит добавить требования к формату самого ответа.

Можете указать в запросе немного фактов и информации, на которых нейросеть должна строить ответ.

Хороший промт далеко не всегда будет получаться с первого раза – можете экспериментировать, постепенно улучшая его под свои нужды. Я не думаю, что это какая-то особая наука: просто пробуйте и постепенно приходите к результату, который вас полностью устроит.

5. Для помощи в написании скриптов и автоматизации, консультирования по ошибкам, планам разработки, поиска информации – большие языковые модели: ChatGPT, Deepseek, LLAMA, Claude и другие.

Для доработки кода можно использовать GitHub Copilot.

Для генерации изображений – DALL-E, Midjourney, а может даже и Kandinsky или Шедеврум, выбор огромен для любых задач.

Наталья Белоусова,
предприниматель, больше 12 лет в сфере ИТ и E-commerce

«Когда нужно быстро создать понятные технические инструкции или документацию, отлично подходит Scribe AI, который автоматически фиксирует действия администратора и превращает их в пошаговые руководства»

Нейросетями в работе я пользуюсь ежедневно. Основная нейросеть, с которой активно работаю – это ChatGPT. Для генерации изображений и графики периодически применяю Midjourney, но реже, примерно раз-два в неделю.

ChatGPT помогает существенно ускорить рутинные задачи: быстро сформулировать или упростить сложный текст, написать техническую инструкцию, подготовить структуру презентации или короткий отчет. Midjourney незаменим при создании уникальных изображений и визуализаций, когда стандартные фотостоки не подходят. Часто в рамках одной задачи приходится сочетать несколько нейросетей – сначала генерирую текстовый контент в ChatGPT, затем подбираю к нему иллюстрацию через Midjourney.

Задавать ИИ вопросы, ответы на которые вы уже примерно знаете – хорошая практика. Если нейросеть выдает непроверенную информацию, можно не заметить ошибки, что потом скажется на результате. Я всегда проверяю факты и данные, которые получаю от нейросети, по авторитетным источникам, особенно если это касается технических или важных задач.

Промты для нейросети я формулирую максимально конкретно: сразу задаю задачу, формат и контекст. Чем четче поставлен вопрос, тем более полезный и точный результат получится. Например, вместо «напиши про безопасность сайта», лучше указать: «составь пошаговый чек-лист проверки безопасности сайта на WordPress для компании, оказывающей услуги». Чем точнее и конкретнее запрос, тем выше качество ответа.

Для коллег-сисадминов также полезной будет ChatGPT. Она значительно облегчает написание скриптов, инструкций и подбор конфигураций для серверов, помогает решать задачи по автоматизации, диагностике и устранению распространенных ошибок.

Ещё я рекомендую сервис Copilot от GitHub для уско­рения работы с кодом и автоматизации рутинных действий. В случаях, когда нужно быстро создать понятные технические инструкции или документацию, отлично подходит Scribe AI, который автоматически фиксирует действия администратора и превращает их в пошаговые руководства.

Владимир Афанасьев,
основатель системного интегратора ICE Partners, эксперт ФРИИ и трекер МТS Startup Hub

«Информацию с помощью ИИ не ищу, непонятно как проверять ответы. Несколько раз пробовал делать аналитику – не понравилось, ерунда получается»

Нейросетями пользуюсь каждый день. Чаще всего ChatGPT, Midjourney и DALLE.

ChatGPT – в основном, для работы со статьями. Придумать варианты заголовка, сделать тезисы или написать вопросы по тексту. Картинки к статьям, если нужны более мультяшные, генерю в DALLE, если фотореализм -в Midjourney. Также с помощью ChatGPT ищу идеи, что можно дописать.

Реже использую CLАUDE, он нравится в плане генерации SEO-статей. Также есть набор ТГ-ботов (нейронка там не указана) для удаления фонов с фото и транскрибации аудио. Из последнего – сделал свою модель для генерации фото, помогает для ютуб- обложек.

Информацию с помощью ИИ не ищу, непонятно как проверять ответы. Несколько раз пробовал делать аналитику – не понравилось, ерунда получается. Промты для работы с текстом пишу самостоятельно, для генерации картинок прошу у ChatGPT. Кстати, про тесты еще забыл, ChatGPT удобно использовать для рандомизации.

В плане использования нейросетей я тяготею к универсальным сервисам, где есть все и можно выбрать, да и оплачивать просто.

Алексей Оносов,
основатель компании «Юнисофт», основатель и автор канала «Практики бизнеса

«Одно из главных преимуществ нейросетей – это способность быстро обрабатывать огромные объемы данных, извлекая именно ту информацию, которая нужна прямо сейчас»

Использование передовых технологий сегодня – это не просто модное увлечение а практически необходимый инструмент для профессионального роста. Рассказываю, как у меня обстоят дела с использованием искусственного интеллекта, и какую пользу он приносит в моей работе.

С нейросетями я работаю практически каждый день, уделяя им примерно 1-1,5 часа. Мой основной инструмент – ChatGPT от OpenAI, но также обращаюсь к Antropic, DeepSeek и Perplexity.

Выбор конкретной системы обычно зависит от задачи: для первичного поиска информации чаще использую ChatGPT, для проверки фактов предпочитаю Perplexity, который лучше работает с актуальными источниками. Такой подход позволяет компенсировать недостатки отдельных систем и получать более надежные результаты.

Кстати, одно из главных преимуществ нейросетей, которое я заметил – это способность быстро обрабатывать огромные объемы данных, извлекая именно ту информацию, которая нужна прямо сейчас.

Основная область применения ИИ в моей работе – поиск и обобщение информации. Нейросети значительно эффективнее традиционных поисковых систем, особенно когда нужно не просто найти фрагмент текста, а получить целостное представление о проблеме.

Например, когда мне требуется изучить новую технологию или бизнес-модель, я могу за пару запросов получить структурированное понимание вопроса, на что раньше уходили часы или даже дни. При этом я часто использую сразу несколько нейросетей для одной задачи: каждая из них имеет свои сильные стороны и ограничения. В некоторых задачах, связанных с подготовкой контент-планов, анализом рынка или проверкой технических решений, такой комплексный подход действительно творит чудеса.

По поводу проверки ответов нейросетей: считаю это абсолютно необходимым. Распространено мнение, что AI можно спрашивать только о том, ответ на что ты примерно знаешь сам. Однако я не согласен с такой ограничительной позицией. Нейросетям вполне можно задавать вопросы, ответы на которые мы не знаем – в этом как раз их ценность! Но критическое мышление никто не отменял. Нейросети действительно могут «галлюцинировать» и уверенно выдавать несуществующие факты или устаревшую информацию. Поэтому всегда перепроверяю критически важные детали через альтернативные источники. Особенно это касается технических спецификаций, ссылок на исследования или статистических данных.

Составление эффективных промтов для нейросетей – это отдельное искусство, которое я постоянно совершенствую. По своей сути, промпты можно рассматривать как своеобразные программы для ИИ, написанные на естественном языке.

Ключевые принципы, которыми я руководствуюсь: максимальная конкретность запроса, указание желаемого формата ответа, предоставление контекста и ограничений. Иногда полезно указать, для какой аудитории предназначен ответ или в каком стиле он должен быть составлен.

Важный прием – разбивать сложные задачи на последовательность более простых запросов, выстраивая своего рода диалог с нейросетью. Когда мне нужен особенно качественный результат, я сначала прошу AI описать план решения задачи, а затем уже двигаюсь по этому плану шаг за шагом.

Недавно у меня был показательный случай, демонстрирующий эффективность нейросетей в решении технических проблем. В начале своей карьеры я работал системным администратором, но сейчас на подобные задачи времени не хватает.

Столкнулся с проблемой: авторизация по биометрии в Google Chrome отказывалась работать. Пригласил сисадмина, который потратил час на «решение» и в итоге сломал даже авторизацию по биометрии в Windows. Мне это надоело, и я решил использовать нейросеть. Два промпта – и через пять минут проблема была полностью решена: я восстановил авторизацию в Windows и наладил ее в Chrome. Вот когда я особенно осознал ценность искусственного интеллекта, в том числе для руководителей!

Из опыта использования разных систем могу посоветовать коллегам экспериментировать с ChatGPT, Antropic Claude, DeepSeek, YandexGPT, Gigachat и другими доступными сервисами. У каждой системы есть свои уникальные возможности и особенности.

Для администраторов и технических специалистов нейросети особенно полезны при поиске решений для нестандартных ошибок, оптимизации конфигураций серверов, написании скриптов автоматизации и создании технической документации. Например, ChatGPT очень хорошо справляется с генерацией и отладкой кода, а Perplexity помогает находить актуальную информацию о новых версиях програмного обеспечения и способах решения технических проблем.

Подводя итог: за неполный год активного использования нейросетей я сэкономил десятки, если не сотни часов рабочего времени. Более важно то, что это позволило мне сосредоточиться на стратегических задачах, требующих именно человеческого мышления и творчества, оставив рутинную обработку информации машинам. Для современного руководителя ИИ-инструменты уже стали таким же необходимым элементом рабочего арсенала, как когда-то стали электронная почта или мобильный телефон. Не научиться их использовать сегодня – значит, обречь себя на проигрыш в конкурентной борьбе завтра.

Илья Народицкий,
директор по консалтингу компании «Navicon»

«Когда мне нужны от нейросетей факты, я всегда добавляю в промпт фразы: «Используй только факты», «Не выдумывай», а также «Укажи ссылки на источники»

1. Я последние полгода ежедневно использую нейросети в работе. Начинал с ChatGPT4, а сейчас моим безусловным фаворитом стала DeepSeek. С изображениями работаю редко, но среди нейросетей, работающих с картинками, мои фавориты – StarryAI и Fusion Brain (Кандинский).

Мы активно внедряем культуру ежедневного использования нейросетей в нашей компании для различных подразделений. На основе своего опыта предлагаем эту услугу другим компаниям: наши бизнес-аналитики выявляют в процессах точки применения нейросетей, разрабатывают сценарии их использования и обучают сотрудников заказчика. Таким образом, мы распространяем культуру ежедневного использования нейросетей для повышения эффективности работы.

2. Иногда я сравниваю результаты, которые дают разные нейросети на один и тот же запрос, например, DeepSeek, Grok, ChatGPT, YandexGPT. Пока, повторюсь, DeepSeek является моим фаворитом.

Рабочие задачи, которые я решаю с помощью нейросетей, очень разнообразны: от маркетинга (провести рыночный анализ, сделать структуру лендинга или презентации, выделить USP и т.д.) и менеджмента (выделение метрик, разработка систем мотивации) до системной аналитики (моделирование процессов, проектирование моделей данных, описание требований к системе).

3. Нейросетки действительно иногда «галлюцинируют», поэтому, когда мне нужны от них факты, я всегда добавляю в промпт фразы – «используй только факты», «не выдумывай», а также «укажи ссылки на источники». Иначе можно столкнуться с чем-то вроде широко известного случая, когда одна из нейросетей утверждала, что Гоголь родился в Саратове.

К ответам нейросетей нельзя относиться слепо, все надо пропускать через собственные знания, критическое мышление и проверять. Не стоит воспринимать их как готовый, итоговый результат, но они могут стать отличным черновиком.

4. Все зависит от запроса. Иногда промпт может состоять из одного предложения, в других случаях необходимо сформировать запрос в целую структуру, где подробно описываются контекст, роль, ожидаемый результат, интерактивность и т.д. У меня записано более 50 правил составления промптов под разные случаи жизни.

Самые базовые принципы: указывать роль, от лица которой нейросеть должна «думать» над запросом (например, маркетолог), указывать важный контекст, уточнять формат ожидаемого результата, просить не выдумывать и использовать только факты, когда это важно.

Игорь Горячев,
директор продуктового направления компании «КомьюнитиТех» (Community tech)

«К нейросети стоит относиться как инструменту, похожему на энциклопедию. Если открыть книгу наугад, то бессмысленно утверждать, что в энциклопедии нет нужного ответа»

1. В повседневной работе используются практически все имеющиеся сейчас LLM. Наиболее часто, фактически ежедневно, применяются ведущие из них – ChatGPT, DeepSeek, Gemini и Copilot.

2. Нейросеть помогает решать следующие рабочие задачи:

• рефакторинг и документирование программного кода,
• поиск и исправление ошибок в коде,
• непосредственное написание кода, но только для ограниченного числа простых функций,
• формулирование критериев приемки для сформулированных аналитиком user story (результаты впечатляют, если корректно и детально задать контекст ИТ-системы),
• саммаризация текстов и видеосозвонов,
• интеграция в наши ИТ-продукты, LLM лежат в основе их функциональности.

При этом, я обычно не использую несколько нейросетей для решения одной задачи.

3. К нейросети стоит относиться как инструменту, похожему на энциклопедию. Если открыть книгу наугад, то бессмысленно утверждать, что в энциклопедии нет нужного ответа.

Для работы с LLM критически важно формулировать максимально конкретные вопросы. На слишком широкие или расплывчатые запросы нейросеть либо выдает банальные ответы, либо начинает «галлюцинировать», то есть генерировать недостоверную информацию.

В этом смысле я не использую нейросеть как замену поиску в Google и не перепроверяю каждый ее ответ. Однако важно понимать, что качество ответа напрямую зависит от качества запроса.

4. Чтобы получить качественный результат, важно четко представить, какой именно ответ или решение нужны и максимально детально описать этот результат в запросе.

Кроме того, иногда будет эффективнее разбить сложную задачу на несколько последовательных промптов, чем пытаться уместить все в одном запросе.

Не стоит также просить нейросеть решить две разные задачи одновременно: чем конкретнее и структурированнее промпт, тем точнее и полезнее будет ответ.

5. Для задач, связанных с анализом нового кода или изучением новой инфраструктуры, я бы рекомендовал Copilot, Gemini, DeepSeek и ChatGPT.

Однако, если речь идет о написании кода, особенно в условиях, где требуется высокое качество и сопровождаемость (например, в крупных проектах, а не в стартапах), я бы советовал писать код самостоятельно.

Александр Фролов,
начальник отдела информационных технологий МГУ им. адм. Г.И. Невельского, г. Владивосток

«Для сисадминов особенно полезны ChatGPT, GitHub Copilot и Claude, так как они помогают автоматизировать рутинные задачи и находить решения быстрее»

1. У нас нейросети редко используются в работе, особенно для рутинных задач, поиска информации или генерации идей.

Наиболее популярные инструменты:

• ChatGPT (OpenAI): для генерации скриптов, анализа ошибок, поиска решений, документации.
• GitHub Copilot: для помощи в написании кода и автоматизации задач.
• Perplexity.ai: для поиска информации и быстрого получения ответов на технические вопросы.
• Bard (Google): для сравнения ответов и поиска альтернативных решений.
• Claude (Anthropic): для работы с длинными текстами, например, анализ логов или документации.

2. Основные задачи, которые может помочь решить нейросеть:

• Генерация скриптов: Bash, Python, PowerShell для автоматизации задач.
• Анализ логов: поиск паттернов, ошибок или аномалий.
• Документация: создание или улучшение документации, написание инструкций.
• Поиск решений: анализ ошибок, поиск решений на форумах, Stack Overflow и в документации.
• Обучение: объяснение сложных концепций, например, настройка Kubernetes или работа с сетевыми протоколами.
• Оптимизация: помощь в оптимизации запросов к базам данных или настройке серверов.

Иногда используется несколько нейросетей для сравнения ответов. Например, ChatGPT может предложить одно решение, а Bard – другое. Это помогает выбрать наиболее подходящий вариант.

Также разные нейросети могут быть лучше в разных задачах: например, ChatGPT для генерации кода, а Claude для анализа длинных текстов.

3. Нейросети могут ошибаться, особенно в сложных или узкоспециализированных вопросах. Поэтому необходимы:

• Проверка ответов. Всегда проверяйте ответы AI, особенно если они касаются критически важных систем или безопасности.
• Перекрестная проверка. Используйте несколько источников (документация, форумы, другие нейросети) для подтверждения информации.
• Эксперименты. Если ответ AI кажется разумным, но вы не уверены, протестируйте его в безопасной среде (например, на тестовом сервере).
• Критическое мышление. Нейросети могут генерировать убедительные, но неправильные ответы. Всегда анализируйте их с точки зрения логики и вашего опыта.

4. Составляя промт для нейросети, чтобы получить необходимую информацию, нужно использовать несколько правил. А именно:

• Четкость и конкретность. Чем точнее вопрос, тем лучше ответ. Например:
  • Плохо: «Как настроить сервер?»
  • Хорошо: «Как настроить Nginx для reverse proxy на Ubuntu 22.04 с поддержкой HTTPS через Let's Encrypt?»
• Контекст. Указывайте контекст задачи. Например:
  • «Я работаю с Zabbix 6.0. Как настроить мониторинг Docker-контейнеров с использованием Zabbix Agent 2?»
• Пошаговые инструкции. Если задача сложная, запрашивайте пошаговое руководство.
  • «Напиши пошаговую инструкцию для настройки резервного копирования PostgreSQL с использованием pg_dump.»
• Примеры. Просите нейросеть привести примеры кода или конфигураций.
  • «Приведи пример скрипта на Bash для автоматического создания резервных копий каталога /var/log.»
• Уточнения. Если ответ непонятен, задавайте уточняющие вопросы.
  • «Можешь объяснить, как работает этот параметр в конфигурации Nginx?»

5. Системным администраторам могу посоветовать следующие нейросети:

• ChatGPT (OpenAI) – для генерации скриптов, анализа ошибок, написания документации.
  • Пример задачи: «Напиши скрипт на Python для мониторинга использования диска на сервере.»
• GitHub Copilot –Для помощи в написании кода и автоматизации задач.
  • Пример задачи: «Автоматизируй deployment приложения с использованием Ansible.»
• Claude (Anthropic) – для анализа длинных текстов, например, логов или документации.
  • Пример задачи: «Проанализируй этот лог-файл и найди ошибки, связанные с подключением к базе данных.»
• Perplexity.ai – для быстрого поиска информации и получения ответов на технические вопросы.
  • Пример задачи: «Какие лучшие практики для настройки firewall на Linux?»
• Bard (Google) – для сравнения ответов и поиска альтернативных решений.
  • Пример задачи: «Сравни настройки Zabbix Agent и Zabbix Agent 2 для мониторинга Docker.»

Нейросети – это мощный инструмент для системных администраторов, который помогает экономить время и решать сложные задачи. Однако важно использовать их с умом: проверять ответы, задавать четкие вопросы и не полагаться на них полностью в критически важных ситуациях. Для сисадминов особенно полезны ChatGPT, GitHub Copilot и Claude, так как они помогают автоматизировать рутинные задачи и находить решения быстрее.

Ключевые слова: нейросети, рабочие задачи, ChatGPT, GitHub, Copilot Claude, Bard, Perplexity.ai, DeepSeek, Gemini, MidJourney, DALL-E.

Подпишитесь на журнал

Комментарии могут оставлять только зарегистрированные пользователи