Внедрение нейросетей в бизнес в 2026 году становится очень полезной и действенной тенденцией. ИИ экономит время на переписке, обработке заявок, счетах, регламентах.
Интеграция нейросетей в бизнес – по-настоящему рентабельное решение. Главное – выбрать правильную модель. Одни быстрее одолевают структуры и таблицы, другие основательнее осваивают контекст, третьи оперативнее ищут информацию и работают с картинками. Предлагаем 8 рабочих сценариев по отделам. Для этого обзора мы разобрали каждый кейс по схеме:
Покажем, почему нужно несколько моделей одновременно и как платформа GPTunneL предоставляет доступ к 100+ моделям в одном окне.
Вы не найдете одной идеальной модели для решения всех бизнес-задач. Например, взять простой кейс – письмо клиенту. Внутри задачи несколько этапов:
Если одна модель возьмет на себя все шаги, часть из которых никогда не была ее сильной стороной, общий результат окажется посредственным. Мультимодельный подход компенсирует подобные уязвимости. При комбинации нейросетей в бизнес-процессах каждая модель выполняет ту задачу, которая у нее получается лучше всего. И на деле выстраивается такая схема: генерация → проверка → доработка.
Например, текст письма пишет нейросеть с хорошим языком. После письмо вычитывает ИИ, которому отлично известны стандарты и структура. Фактчекингом занимается третья модель с доступом к актуальным данным.
В итоге получается не автоматическая ИИ-отписка, а персонально ориентированный рабочий материал.
Все примеры из нашего обзора идентичны. Роль → Контекст → Данные → Задача → Формат. Такой шаблон легко адаптировать под себя, не переписывая его с нуля.
Роль и контекст объясняют модели, кто она и в какой ситуации оказалась.
Входные данные – самый важный компонент. Здесь необходимо подставить:
Следующим шагом важно прописать задачу и формат: чего вы хотите добиться при использовании нейросетей в бизнесе и в каком формате нужен результат:
При работе с шаблонами действует правило 80/20. 80 % промпта не трогаете – меняете только данные и детали вашего бизнеса. Подставили входные данные в готовый промпт – получили рабочий результат.
Компания: «Новый фитнес-зал» – сеть из 15 клубов, около 8000 активных клиентов.
Проблема: open rate 12 %. Одно письмо на всю базу. Ручная сегментация отнимает 4 часа на кампанию.
Суть: клиенты разные, письма одинаковые. Йога-клиенту приходит анонс силовых, активному – общие фразы, «спящему» – что-то неубедительное. В CRM есть все: посещения, абонементы, интересы. Но вручную персонализировать некогда.
Цель: автоматически подстраивать письма под каждого: что клиент посещал, что еще не пробовал. Без работы вручную, сохраняя дружелюбный тон бренда.
Решение: две модели в связке. Первая пишет персональный текст по CRM-данным. Вторая проверяет структуру и соответствие стандартам email-маркетинга. Результат – минуты вместо часов, рассылка работает как личное приглашение.
«Ты маркетолог фитнес-клуба "Новый фитнес-зал". Напиши персонализированное email на основе данных клиента выше.
Требования:
Формат ответа:
Тема: [текст]
Текст: [текст]».
Claude Sonnet 4.5 отлично справился с персонализацией: подтянул имя и любимые занятия Анны, логично связал привычные форматы (йога/пилатес) с новым предложением через понятные преимущества: база остается, добавляется драйв и выносливость от HIIT.
Что получилось хорошо:
Что доработать:
А тут – ссылка на результат.
«Ты редактор email-кампаний. Проверь письмо ниже по критериям email-маркетинга.
[ВСТАВИТЬ РЕЗУЛЬТАТ ИЗ ПРОМПТА 1]
Критерии:
Задача: оцени каждый критерий (Отлично/Хорошо/Требует доработки), предложи 2–3 улучшения с примерами.
Формат:
Критерий | Оценка | Комментарий
...
Рекомендации:
GPT-5.2 предложил подробную и информативную рецензию. Вжившись в роль опытного маркетолога, нейросеть в бизнесе проверила текст через призму того, в каком порядке изложен смысл, как письмо воспримут, насколько понятен призыв к действию.
Главное замечание: проблема в первых строках – письмо начинается «про отношения» («мы заметили»), а не про ценность для клиента. Модель предложила формулу, где дата, формат и бесплатное предложение оказываются наверху, без потери дружелюбного тона.
Тонкий момент: комментарий про слово «заметили» – это не просто стилистика, а UX-риск доверия. GPT-5.2 умеет распознавать такие вещи. Небольшие правки:
И это далеко не косметическая редактура. Это доработка на +10–15 % к конверсии.
KPI: отслеживайте открытия, клики и записи на тренировку. Сравнивайте показатели до/после и A/B-тесты в email-сервисе и CRM.
Риски: персонализация может показаться навязчивой, если переборщить с деталями. Ценность легко потеряется в длинном вступлении. Даты, условия и тон всегда проверяет человек.
Масштабирование: один раз настройте шаблоны: промпт для текста и для проверки. Подключите выгрузку из CRM, сохраните удачные темы и формулировки, запустите A/B-тесты. Тот же сценарий работает для возврата клиентов, допродаж и напоминаний.
Компания: «Весенний лист» – магазин комнатных растений.
Проблема: SMM тратит до двух дней в месяц на контент-план. Идеи повторяются, форматы «залипают», вовлеченность проседает.
Суть: данных много: бренд, ассортимент, аудитория, сезонность, цели. Но каждый месяц план собирается вручную, из головы, без системы. В итоге – либо долго, либо шаблонно.
Цель: быстро получать продуманный контент-план на месяц с балансом форматов, датами и целями постов.
Решение: три модели в связке. GPT-5.2 собирает структуру и календарь. Claude Sonnet 4.5 добавляет креатив и небанальные идеи. Gemini 3 Pro объединяет результаты и проверяет баланс. Итог – готовый план за 10 минут вместо двух дней.
«Ты SMM-стратег для "Весенний лист". Создай контент-план на февраль 2026 на основе данных выше.
Задача: план на 28 дней, колонки: Дата | Формат | Тема | Описание (2–3 предложения: о чем пост, ценность) | Цель.
Формат: таблица Markdown».
GPT-5.2 не просто заполнил дни, а последовательно прошелся по задачам SMM: сначала создает ценность (чек-листы, гайды), затем чередует ее с легкими форматами и только потом аккуратно подводит к продукту и прогреву. План читается как сценарий месяца, а не набор постов.
Качество тем. Темы конкретные и прикладные: «7 ошибок полива», «диагностика по листу», «гниль vs пересушка». Это не абстрактные советы, а мотивация делиться материалом и оставлять комментарии.
Работа с поведением аудитории. Модель закладывает действия пользователя: сохранить, ответить, прислать фото, перейти в Telegram. Это снижает риск, что контент просто безучастно пролистают.
Где нужна доработка. Плотность публикаций стоит сверить с реальными ресурсами команды и заранее отметить посты, которые можно объединить или упростить в Stories.
Ознакомиться с контент-планом вы можете тут.
«Ты креативный директор. Посмотри план выше и добавь 5 нестандартных идей (не просто карусель/Reels).
[ВСТАВИТЬ ТАБЛИЦУ ИЗ ПРОМПТА 1]
Требования:
Для каждой идеи: Название | Описание (3–4 предложения: как реализовать, почему зайдет) | Дата замены/добавления | Эффект.
Формат: список».
Claude Sonnet 4.5 мыслит не постами, а механиками вовлечения:
Это уровень контент-стратегии, а не SMM-календаря.
Работа с психологией аудитории. Почти в каждой идее есть триггеры:
Ценность выше формата. Форматы (Reels, сторис, посты) вторичны – сначала сценарий поведения пользователя:
Где требуется контроль. Эти идеи ресурсозатратны: диагностика, сериал и коллаборации требуют времени команды. Нужен лимит участия, четкие правила и фильтрация UGC, иначе креатив «съест» операционку.
Креативы доступны по ссылке.
«Объедини базовый план и креативные идеи в итоговый план на 28 дней.
[ВСТАВИТЬ: 1) таблицу из промпта 1; 2) идеи из промпта 2]
Задача:
Формат: таблица + резюме (3–4 пункта: кол-во постов по типам, распределение целей, фишки)».
Gemini 3 Pro – это модель, которая не предлагает в этой задаче ничего творчески нового. У нее другая задача – систематизировать, объединить и грамотно распределить идеи GPT и Claude.
Сюжетность вместо «контент-плана». План превращен в историю месяца: марафон → сериал → игры → офлайн → прогрев к весне. Это повышает шанс, что читательницы будут возвращаться и все не закончится на «лобовом» закрытии KPI публикаций.
Связь активностей между собой. Каждый креатив усиливает другой:
Четкие точки монетизации. Продажи встроены не напрямую, а как ответ на проблему или вопрос пользователя – после вовлечения и доверия. Где нужен контроль. План насыщенный: важно заранее проверить ресурсы команды и автоматизировать Telegram-перелив, иначе стратегия может просесть на исполнении.
Конечный вариант контент-плана вы можете прочитать здесь.
KPI: сохранения и комментарии, возврат аудитории к сериалам, переходы в Telegram, клики в каталог, продажи по UTM-меткам.
Риски: высокая нагрузка на команду, особенно в интерактивах и офлайн-акциях. Без четких правил и таймингов креатив может «съесть» операционные ресурсы.
Масштабирование: выделить повторяемые механики (марафон, сериал, игра), оформить их в шаблоны и запускать каждый месяц с новой темой. Автоматизировать Telegram-перелив и использовать аналитику для усиления самых конверсионных форматов.
Компания: CloudifylikePro – B2B SaaS для складов (чек ~300 000 ₽/год).
Проблема: 120 заявок в месяц, до 70 % нецелевых. Менеджеры тратят около 40 % времени на квалификацию вручную.
Суть: все лиды выглядят одинаково, а реальная ценность скрыта в деталях и истории касаний.
Цель: быстро понять, с кем стоит работать в первую очередь.
Решение: Claude Sonnet 4.5 оценивает лида и присваивает приоритет. GPT-5.2 проверяет выводы и подсказывает следующий шаг. Квалификация занимает минуты, а менеджеры сосредотачиваются на сильных заявках.
«Ты ассистент отдела продаж CloudifylikePro. Проанализируй лида выше и присвой категорию A/B/C.
Задача:
Формат:
Категория: [A/B/C]
Обоснование: пункты
Следующий шаг: [действие]
Внимание: пункты».
Claude Sonnet 4.5 рассуждает как опытный менеджер по продажам. Он связывает факты в причинно-следственную цепочку (активность → боль → срочность), а не просто ставит метку A.
Качество аргументации. Категория «горячий» обоснована не одним признаком, а их совокупностью: бюджет + срок + роль ЛПР + глубина вовлечения. Это снижает риск ложноположительных A-лидов.
Практическая польза. Модель сразу переводит анализ в действие:
Менеджеру не нужно додумывать.
Зона контроля. Есть риск переоценки (много сигналов ≠ готовность купить). Срок Q2 2026 требует проверки. Поэтому GPT-5.2 здесь уместен как второе звено валидации.
Анализ нейросети вы можете оценить тут.
«Проверь категоризацию выше.
[ВСТАВИТЬ РЕЗУЛЬТАТ ИЗ ПРОМПТА 1]
[ВСТАВИТЬ ДАННЫЕ ЛИДА]
Задача:
Формат:
Проверка: подтверждаю/корректирую [почему]
Дополнения: пункты
Вопросы: 1–5
Что проверить: пункты».
GPT-5.2 работает как старший sales-аналитик. Он не спорит с категорией, а внимательно и профессионально разбирает решение Claude, проверяя его по формальным критериям A-лида.
Сильная сторона. Модель четко отделяет статус лида от тактики работы с ним. A подтвержден, но срок Q2 2026 помечен как управленческий риск, который влияет на сценарий общения, а не на приоритет.
Глубина доработки. GPT-5.2 расширяет анализ до реальной B2B-квалификации:
Это уже уровень pre-sales, а не SDR.
Практическая ценность. Вопросы для звонка и чек-лист избавляют менеджера от необходимости догадываться и превращают первый контакт в структурированный опрос.
Где нужен контроль. Ответ объемный – его стоит преобразовать в более лаконичный шаблон, чтобы менеджеры использовали ключевые блоки, а не весь текст целиком.
Чтобы изучить аналитику, проходите в этот чат.
KPI:
Риски: переоценка активности как готовности купить. Длинный срок внедрения может «заморозить» лида без правильной тактики. Нужен контроль человеком.
Масштабирование: оформить критерии A/B/C и вопросы исследования в шаблоны. Подключить автоанализ лидов из CRM, хранить обратную связь от продаж и регулярно корректировать логику приоритизации.
Компания: «Плати быстро» – платежный сервис.
Проблема: 300+ обращений в день, 60 % – типовые. Ответ оператора занимает 2–4 часа, часть клиентов не дожидается.
Суть: ответы есть в FAQ, но их каждый раз приходится искать и переписывать вручную.
Цель: мгновенно готовить понятные ответы на типовые вопросы без потери тона сервиса.
Решение: Claude Sonnet 4.5 пишет ответ на основе FAQ и обращений клиента. Gemini 3 Pro проверяет факты и структуру. Оператору остается быстро проверить и отправить.
«Ты ассистент поддержки "Плати быстро". Ответь на обращение выше на основе FAQ.
Требования:
Формат: текст ответа».
Claude Sonnet 4.5 ничем не уступает операторам саппорта с многолетним стажем. Он в первую очередь убирает тревогу, после – спокойно объясняет причину и только третьим шагом предоставляет инструкцию. Такой подход помогает клиенту снизить эмоциональное напряжение.
Работа с ожиданиями. Модель однозначно проговаривает сроки (Т + 2 и до 5 дней для первой выплаты), что устраняет главный триггер недовольства – неопределенность.
Практическая полезность. Ответ не абстрактный: есть конкретные шаги с точными названиями разделов «Личного кабинета». Клиенту не нужно задавать уточняющие вопросы.
Тон и язык. Вежливо, по-деловому, без канцелярита и без избыточных извинений. Финальная фраза поддерживает доверие, не обесценивая проблему.
Что проверить. Перед отправкой стоит дополнительно сверить формулировки с актуальным FAQ, чтобы избежать расхождений, связанных с обновлениями сроков или интерфейса.
Пример ответа – в демонстрационном диалоге.
«Проверь ответ на соответствие FAQ.
[ВСТАВИТЬ: 1) ответ из промпта 1; 2) FAQ]
Задача:
Формат:
Факты: корректно/ошибки [список]
Полнота: все шаги/не хватает [что]
Тон: адекватный/слишком [формальный/неформальный]
Рекомендации: [если нужны]».
Gemini 3 Pro выступает как контроль комплаенса и фактчекинга, при этом не редактирует текст без предварительного одобрения. Он сверяет каждую фразу ответа с базой знаний и ищет расхождения, которые оператор или генеративная модель рискуют пропустить.
Самое явное преимущество этого ИИ-анализа: нейросеть обнаружила грубую смысловую ошибку в ответе. Фраза «статус "На проверке" – это нормально» противоречит БЗ и может привести к задержке решения и росту негатива, поскольку клиент рискует попасть под мониторинг мошенничества.
Практическая польза. Gemini не просто указывает на ошибку, а предлагает корректную формулировку, совместимую с инструкциями, и убирает риск «выдуманных» разделов интерфейса.
Где особенно полезен. Именно такие проверки делают автоответы безопасными для масштабирования – без юридических и репутационных «сюрпризов».
Оценить скрупулезность ИИ вы можете, кликнув по ссылке.
KPI:
Риски: устаревшая база знаний приводит к неверным автоответам. Нельзя автоматизировать спорные кейсы (фрод, возвраты). Нужен обязательный финальный контроль оператором.
Масштабирование: вынести FAQ и правила в единый источник, подключить генерацию черновиков и автоматическую проверку фактов. Логировать правки операторов, обновлять шаблоны и постепенно увеличивать долю автоответов без снижения качества.
Компания: BrightIdeas – креативное агентство (30 человек, 50–80 счетов в месяц).
Проблема: счета обрабатываются вручную: данные переносятся в таблицы, категории определяются «на глаз». Закрытие месяца занимает до двух дней, ошибки – 10–15 %.
Суть: счета приходят в разном виде, описания услуг неоднозначны, из-за чего учет становится нестабильным и трудозатратным.
Цель: ускорить обработку счетов и снизить количество ошибок без увеличения нагрузки на бухгалтера.
Решение: GPT-5.2 извлекает и структурирует данные из счетов. Claude Sonnet 4.5 определяет категорию расхода по смыслу. Gemini 3.0 Pro собирает итоговый результат и проверяет логику. Бухгалтеру остается только контроль спорных случаев.
«Извлеки данные из счета выше.
Задача:
Формат JSON:
{
"supplier": "...",
"inn": "...",
"invoice_number": "...",
"date": "...",
"amount": "...",
"vat": "...",
"total": "...",
"description": "..."
}».
GPT-5.2 корректно извлек ключевые реквизиты счета и привел их к структурированному JSON, пригодному для импорта в учетные системы.
Все критичные поля распознаны без искажений:
Это избавляет от необходимости вводить данные вручную и снижает риск арифметических ошибок.
Что требует внимания. Поле description обрезано – текст услуги оборвался на середине фразы. Для финансового учета это принципиально: описание часто влияет на категоризацию и последующие проверки.
Вывод. После извлечения нужен обязательный контроль полноты текста или повторный прогон с проверкой длины/целостности полей.
Результат можно просмотреть тут.
«Определи категорию расхода на основе описания из JSON выше.
[ВСТАВИТЬ JSON ИЗ ПРОМПТА 1]
[ВСТАВИТЬ СПИСОК КАТЕГОРИЙ]
Задача: категория + обоснование (1–2 предложения: почему эта, а не другая).
Формат JSON:
{
"category": "...",
"category_reasoning": "..."
}».
Claude Sonnet 4.5 классифицирует расход по смыслу задачи, а не по формальным признакам исполнителя. Это база для стабильного управленческого учета.
Что сделано правильно. Модель явно отделяет параметр «кто выполнил работу» от критерия «зачем она была сделана». Несмотря на наличие подрядчика, цель – рекламная кампания, значит, категория «Маркетинг» выбрана обоснованно.
Ценность для бизнеса. Такой подход снижает «прыгающие» категории от месяца к месяцу и делает отчеты сопоставимыми.
Что держать под контролем. Нужно заранее договориться о правилах учета: дизайн для рекламы и кампаний относится к маркетингу, а дизайн для внутренних задач (сайт, брендбук, презентации) – к подрядчикам. Эти правила фиксируются один раз и используются для всех счетов, чтобы категории не «плавали» от месяца к месяцу.
А пример категоризации находится по этой ссылке.
«Объедини два JSON в один полный.
[ВСТАВИТЬ: 1) JSON данные; 2) JSON категория]
Задача:
Формат:
Итоговый JSON: {...}
Проверка: корректна/изменить на X [почему]».
Gemini 3 Pro сделал в точности то, о чем его просили: проверил логику, целостность и пригодность результата для учета.
Что хорошо. Категория подтверждена аргументированно и согласована с формулировкой услуги – это снижает риск споров при закрытии месяца. JSON пригоден для импорта в 1С или таблицы без доработки вручную.
Критичное замечание. Модель корректно подсветила обрыв поля description. Это важный момент: даже при правильных суммах и категории неполное описание может вызвать вопросы при аудите или внутренней проверке.
Вывод. Финальная проверка обязательна: она ловит не логические ошибки, а хорошо замаскировавшиеся проблемы данных, которые обычно обнаруживаются слишком поздно.
Финальная редактура финансовой информации – здесь.
KPI:
Риски: неполные или плохо распознанные PDF могут давать обрывочные тексты. Нужны правила учета и обязательная финальная проверка бухгалтером для спорных и крупных счетов.
Масштабирование: настроить поток: email/PDF → автоизвлечение → категоризация → финальная проверка → импорт в 1С. Сохранять правки бухгалтера, обновлять правила и расширять сценарий на другие типы расходов и валюты.
Компания: DevHub – IT-аутсорс (120 человек).
Проблема: 180 откликов в неделю на одну вакансию. Просмотр вручную съедает до 15 часов.
Суть: рекрутер не успевает качественно разбирать резюме.
Цель: быстро находить подходящих кандидатов.
Решение: Claude Sonnet 4.5 оценивает резюме и соответствие вакансии. GPT-5.2 проверяет выводы и готовит вопросы для собеседования.
«Ты HR-ассистент DevHub. Оцени резюме на соответствие вакансии выше.
Задача:
Формат:
Оценка: [...]
Обоснование: пункты
Вопросы: 1–5».
Claude Sonnet 4.5 оценивает резюме как техлид, а не рекрутер. Он проверяет не формальное совпадение ключевых слов, а реальную глубину опыта и применимость навыков.
Сильная сторона. Четко разделены «совпадает» и «вызывает вопросы». Кандидат признан подходящим, но без идеализации: слабые места обозначены сразу, но без перевода в отказ.
Качество вопросов. Вопросы для интервью не абстрактные, а проверяющие заявленный опыт:
Такой подход резко снижает риск «красивого резюме».
Практическая ценность. Рекрутер получает готовое решение: статус кандидата + фокус собеседования, без дополнительного анализа.
Где нужен контроль. Итог «Подходит» всегда должен подтверждаться живым собеседованием – модель не заменяет проверку навыков.
А тут – «шпаргалка» для HR.
«На основе оценки выше сгенерируй 5 технических вопросов для интервью.
[ВСТАВИТЬ РЕЗУЛЬТАТ ИЗ ПРОМПТА 1]
[ВСТАВИТЬ РЕЗЮМЕ]
Требования:
Формат:
Вопрос 1: [текст] (сложность/что проверяет…)».
GPT-5.2 формирует вопросы не «на знание терминов», а на архитектурное мышление: каждый вопрос проверяет, понимает ли кандидат, почему он выбирает конкретный инструмент, а не просто умеет им пользоваться.
Градация сложности. Вопросы выстроены по нарастающей: от базовой архитектуры DRF до эксплуатации Celery и production-деплоя. Это позволяет увидеть реальный потолок кандидата, а не двухмерное «знает/не знает».
Практическая направленность. Формулировки требуют разборов на примерах:
Все это почти невозможно «загуглить на ходу».
Плюс к софт-скиллам. Требование объяснить решения команде показывает не только технику, но и зрелость разработчика.
Где нужен контроль. Опрашивающему важно не уходить в детали всех вопросов сразу, а выбирать 2–3 по ходу разговора.
А вопросы к собеседованию можно найти здесь.
KPI:
Риски: автоматическая оценка может пропустить нетипичный, но сильный профиль. Итоговое решение всегда принимает человек после собеседования.
Масштабирование: зафиксировать требования и вопросы по ролям, подключить автоанализ резюме в ATS, собирать фидбэк интервьюеров и регулярно обновлять шаблоны под реальные успешные наймы.
Компания: HealthTrack – приложение для здоровья (200 000+ пользователей).
Проблема: 400–600 отзывов в неделю. Вручную прочитать все невозможно, из-за этого критичные баги и UX-проблемы обнаруживаются слишком поздно.
Суть: отзывы приходят из разных источников, на разных языках и с разным уровнем эмоций. В общей массе теряются сигналы о вылетах, потере данных и платежных сбоях – самых опасных для продукта.
Цель: быстро выделять реальные проблемы, понимать их масштаб и приоритет, а не тонуть в шуме.
Решение: три модели в связке. Claude Sonnet 4.5 группирует отзывы по типам проблем. GPT-5.2 выделяет и приоритизирует критичные баги по бизнес-риску. Perplexity Sonar Pro добавляет внешний контекст: отраслевые кейсы, аналоги у конкурентов, возможные причины. В итоге команда продукта получает список реальных проблем, а не просто «много негатива».
«Ты продуктовый аналитик HealthTrack. Категоризируй проблемы из отзывов выше.
Задача:
Формат: таблица Markdown
Категория | Кол-во | Серьезность | Примеры».
Claude Sonnet 4.5, как его и просили, сегментирует отзывы по типам проблем:
Ценность структуры. Таблица «категория → количество → серьезность → примеры» позволяет быстро увидеть не шум, а концентрацию боли. Особенно важно, что баги и биллинг вынесены в «критично», а запросы на функцию не смешаны с инцидентами.
Связь с действиями. Модель не останавливается на классификации – она формирует список приоритетов, который можно напрямую отдавать в баг-трекер или на созвон по продукту.
Где нужен контроль: пока отзывов немного, модель может переоценить отдельные эмоциональные жалобы. При большом потоке важно подтверждать «критичность» данными: логами крашей, ошибками платежей и аналитикой, а не только текстом отзывов.
Чтобы просмотреть сегментацию, проходите в чат с нейросетью.
«На основе таблицы выше выдели топ-3 критичных проблем.
[ВСТАВИТЬ ТАБЛИЦУ ИЗ ПРОМПТА 1]
[ВСТАВИТЬ ОТЗЫВЫ ДЛЯ КОНТЕКСТА]
Для каждой проблемы:
Формат:
Топ-3:
Проблема [название]
GPT-5.2 мыслит как продукт + риск-менеджмент: приоритет задан не числом отзывов, а ущербом для пользователя (доверие, деньги, блок сценариев). Это правильная логика для health-продукта.
Связь «проблема → бизнес-последствие». Каждая проблема сразу переведена из UX-жалобы в язык бизнеса:
Такой формат легко защищать перед руководством.
Практические рекомендации. Советы не абстрактные: hotfix, стоп-релиз, фичефлаги, crash-логи, восстановление покупок. Это план действий, а не список болей.
Где нужен контроль. Оценки процента затронутых экспертные. Их важно подтвердить аналитикой (crash-free rate, billing events), чтобы не переоценить масштаб.
Ознакомиться с аналитикой вы можете здесь.
«Для каждой из топ-3 проблем выше проверь внешние источники.
[ВСТАВИТЬ ТОП-3 ИЗ ПРОМПТА 2]
Задача:
Формат:
Для каждой проблемы:
Здесь получилась интересная ситуация, и она на самом деле говорит в пользу модели, а не против нее.
Perplexity Sonar Pro изначально настроен на работу с внешним миром: поиск подтверждений, сопоставление с реальными отзывами, форумами, стором, конкурентами.
Наш запрос нейросеть прочитала буквально – как просьбу проверить, насколько описанные проблемы HealthTrack подтверждаются во внешних источниках. Поэтому модель автоматически перешла в режим фактчекинга, начала искать реальные приложения с похожим названием и даже переключилась на английский язык, как это часто бывает при OSINT-поиске.
Дальше все логично: ни приложение, ни отзывы не существуют за пределами этого кейса – они были сгенерированы специально для демонстрации сценария. Модель честно зафиксировала отсутствие подтверждений и попыталась помочь тем, чем смогла: дала отраслевой контекст и best practices по аналогичным проблемам в health-приложениях. Это не баг и не «сбой логики», а корректная реакция на некорректные входные ожидания.
Просмотреть показательную имитацию можно тут.
Сработавшие промпты дали четкую картину проблем: внутренняя категоризация отзывов, приоритизация по бизнес-ущербу и действенные рекомендации для команды. Итог – понятный список багов, с которыми можно идти в разработку прямо сегодня.
KPI:
Риски: без продуктовой аналитики можно переоценить эмоциональные отзывы. Приоритизацию нужно регулярно сверять с краш-логами, платежами и пользовательскими метриками, иначе текстовый анализ будет жить отдельно от реальности.
Масштабирование: сделать шаблоны промптов для категоризации и приоритизации, подключить регулярную выгрузку отзывов, автоматически создавать тикеты по «красным» категориям и дополнять их данными из аналитики и crash-репортов.
Компания: QuickDellive – курьерская доставка (150 курьеров, 8 офисов).
Проблема: провели двухчасовую встречу с лидерами курьеров по новому процессу возвратов. Нужно быстро оформить единую SOP для всех. Переработка вручную занимает 3–4 часа.
Суть: на встрече есть все: решения, исключения, роли, ошибки из практики. Но информация разрознена: в речи, вопросах и примерах. В таком виде ее невозможно масштабировать на всю команду.
Цель: превратить обсуждение в понятную пошаговую инструкцию, одинаковую для всех офисов и курьеров.
Решение: Claude Sonnet 4.5 извлекает структуру из записи встречи (шаги, роли, условия, исключения). GPT-5.2 формулирует чистовую SOP простым операционным языком. Gemini 3.0 Pro проверяет логику, убирает противоречия и добавляет визуальные блоки (схема/чек-лист). Итог – готовая инструкция за минуты вместо часов.
«Ты операционный менеджер QuickDellive. Извлеки из транскрипта выше ключевые моменты процедуры.
Задача:
Формат: структурированный список».
Claude Sonnet 4.5 аккуратно вытащил из живого обсуждения именно операционные решения, а не разговор:
Почему это работает как SOP. Структура совпадает с логикой действий курьера в реальной жизни: сначала контекст изменений, потом чек-лист проверки, затем пошаговая фиксация и отдельный блок для нестандартных ситуаций. Это снижает ошибки, связанные с тем, что «память подвела».
Качество формулировок. Язык простой, без юридического языка и абстракций. Каждый пункт легко превратить в экран инструкции или карточку в приложении.
Где нужен контроль. В чистовой версии стоит убрать персональные упоминания («Алексей подготовит…») и заменить их на ответственные роли, чтобы документ был масштабируемым.
Тезисы доступны в этом диалоге.
«Создай SOP для курьеров на основе ключевых моментов выше.
[ВСТАВИТЬ РЕЗУЛЬТАТ ИЗ ПРОМПТА 1]
Требования:
Структура:
Формат: Markdown».
GPT-5.2 превратил разрозненные тезисы из встречи в полноценную SOP, которой реально можно пользоваться в работе. Документ отражает логику, по которой действует курьер: подготовка → проверка → фиксация → спорные ситуации, без скачков и формата «догадайся сам».
Особенно сильный момент – готовые фразы для общения с клиентом и четкое разделение ответственности (курьер фиксирует, склад решает). Такая схема снижает конфликты и страхует от неправомочной самодеятельности. Важно и то, что учтены реальные сбои: отказ клиента, спешка, отсутствие связи – это редко попадает в инструкции, но критично для исполнения.
Для финальной версии стоит только убрать персональные имена и закрепить роли, чтобы SOP была универсальной.
А оценить результат вы можете тут.
«Проверь SOP выше на полноту и предложи визуализацию.
[ВСТАВИТЬ SOP ИЗ ПРОМПТА 2]
[ВСТАВИТЬ ТРАНСКРИПТ ДЛЯ СВЕРКИ]
Задача:
Формат:
Полнота: [все учтено/не хватает...]
Понятность: [понятно/упростить...]
Визуализация: [описание схемы/чек-листа + пример структуры]
Рекомендации: [если нужны]».
Gemini 3.0 Pro оценивает документ максимально прагматично. Он смотрит:
Ценность проверки. Модель отделяет договоренности встречи от добавленных элементов и оценивает их полезность. Важно, что она не требует буквального следования транскрипту – наоборот, отмечает, где расширения (интернет, заряд, спешка клиента) делают SOP рабочей, а не формальной.
Связь с действиями. Результат проверки сразу переводится в конкретные правки: что уточнить у IT, какую формулировку изменить, где добавить одно предложение, чтобы избежать массовых ошибок курьеров. Это готовый чек-лист для финального апдейта документа перед запуском.
Где нужен контроль. Критично проверить, совпадает ли текст SOP с реальными названиями статусов и ограничениями приложения. Если интерфейс изменится, SOP устареет первой. Это зона регулярного мониторинга, а не разовой правки.
Просмотреть предлагаемые варианты визуализации можно, перейдя в чат.
KPI:
Риски: если изменится интерфейс приложения или статусы, SOP быстро устареет. Нужна регулярная сверка с IT и операциями, иначе инструкция начнет вводить курьеров в заблуждение.
Масштабирование: использовать ту же связку промптов для всех операционных встреч: транскрипт → структура → SOP → QA-проверка. Это позволяет выпускать рабочие инструкции за часы и поддерживать единый стандарт по всем процессам.
Ниже – простая логика приоритизации: мы оцениваем эффект, сложность внедрения (чем выше балл, тем проще) и риск (чем выше, тем безопаснее). Это позволяет не спорить, что важнее, а быстро выбрать, с чего начинать.
Кейс | Эффект | Сложность | Риск | Приоритет |
Email-персонализация | 5 | 5 | 4 | Высокий |
Контент-план | 5 | 5 | 5 | Высокий |
Квалификация лидов | 4 | 4 | 4 | Высокий |
Автоответы FAQ | 5 | 3 | 3 | Средний |
Счета | 4 | 3 | 3 | Средний |
Резюме | 4 | 4 | 3 | Средний |
Отзывы | 3 | 4 | 4 | Средний |
SOP | 3 | 5 | 4 | Средний |
Скопируйте входные данные + промпт, запустите через GPTunneL и уже за 10 минут оцените результат. Сработало – масштабируйте. Не сработало – попробуйте следующий. Главное – начать. В GPTunneL реализован единый доступ к 100+ моделям (Claude, GPT, Gemini, Perplexity) без переключений. Это значит, что вы сможете экономить на подписках, тестировать гипотезы с разными моделями и смотреть, какая справляется лучше с вашими задачами.
Выберите 3 кейса (рекомендуем: email, контент-план, лиды), адаптируйте промпты под свои данные и запустите пилот на одном сотруднике. Затем внесите правки по обратной связи, обучите команду и зафиксируйте первые метрики.
