Как использовать ИИ в работе: примеры автоматизации задач

Тексты — задача, которую чаще всего поручают нейросетям. OpenAI и экономист Гарварда разобрали 1,5 млн диалогов с ChatGPT. По их данным, 40% запросов, связанных с работой, приходится на генерацию текстов.

Что обычно поручают ИИ:

На практике копирайтеры часто работают с двумя-тремя моделями параллельно — у каждой свои сильные стороны. Один и тот же промпт отправляют в разные сервисы, а потом собирают финальный текст из удачных формулировок каждого. В России в 2026 году напрямую работают GigaChat от Сбера и Алиса AI от Яндекса. ChatGPT, Claude и Gemini доступны через корпоративные подписки и сервисы-агрегаторы.

Программисты подключили ИИ к работе быстрее многих других специалистов. По данным Stack Overflow Developer Survey 2025, 51% разработчиков пользуется ИИ-инструментами каждый день, а 84% уже работает с ними или собирается начать.

В феврале 2025 года Андрей Карпатый — один из основателей OpenAI и бывший директор по ИИ в Tesla — описал в посте новый стиль программирования и назвал его вайб-кодинг. Идея простая: разработчик описывает задачу обычным языком, нейросеть пишет код. Программист направляет процесс и проверяет результат, но не печатает каждую строку вручную.

С какими задачами может справиться ИИ:

При этом код для рабочего продукта по-прежнему проверяет человек, а нейросеть остаётся помощником: по тому же опросу Stack Overflow, 46% разработчиков сомневаются в точности ответов ИИ, и только 33% им доверяют.

Нейросети сегодня закрывают те задачи, на которые раньше уходили часы в графическом редакторе и десятки попыток найти подходящее изображение в стоках.

Что обычно поручают ИИ:

Автоматизация бизнес-процессов — относительно новое направление работы с ИИ: нейросеть встраивается в постоянные операции компании и выполняет их без участия человека или с минимальным контролем. По данным исследования СберАналитики и Сбер Бизнес Софт на январь 2026 года, 39% российских компаний уже применяют ИИ для автоматизации бизнес-процессов, а внедрение ИИ-агентов названо главным технологическим трендом года.

Прежде чем подбирать инструменты под бизнес-процессы, имеет смысл разобраться, какие из них стоит автоматизировать в первую очередь.

Где это работает:

В США в январе 2025 года Бюро авторских прав — федеральное ведомство, которое регистрирует авторские права в стране, — выпустило отчёт о том, что авторство признают только за человеком, а не за алгоритмом. Сами по себе промпты, даже подробные, авторства не создают. Защищены только те результаты, в которые человек внёс заметный творческий вклад: переработал, отобрал, скомбинировал или дорисовал. Сырой ответ модели остаётся без правовой защиты.

В России судебная практика по нейросетям только формируется, но Гражданский кодекс отталкивается от той же логики: автором произведения признаётся человек. Если работа идёт по договору, в условиях стоит сразу прописать, можно ли использовать ИИ и кому принадлежат права на результат. Возможность коммерческого применения зависит от лицензии конкретного сервиса — обычно её условия прописаны в пользовательском соглашении на сайте.

Когда сотрудник отправляет в публичный ChatGPT или похожий сервис кусок кода, договор или клиентскую базу, эти данные могут сохраниться в логах или попасть в обучающую выборку. По данным исследования ГК «Солар», за 2025 год объём конфиденциальной информации, которая попала из российских компаний в нейросети, вырос в 30 раз, а около 60% организаций до сих пор не имеют политик, регулирующих работу с ИИ-сервисами.

Чтобы не нарушать NDA, для рабочих задач имеет смысл выбирать корпоративные подписки — ChatGPT Enterprise, Claude for Work, Microsoft 365 Copilot, Google Workspace Gemini, — где данные клиентов не используются для обучения. Для чувствительных отраслей вроде финансов и медицины подходят российские решения с размещением на собственных серверах: GigaChat для бизнеса и YandexGPT через корпоративный API.

Нейросеть может уверенно выдумывать цифры, цитаты или давать ссылки на несуществующие исследования, поэтому любой содержательный факт из ответа имеет смысл сверять с первоисточником.

Кроме того, модели наследуют искажения из обучающих данных и могут выдавать тексты со стереотипами по полу, возрасту или национальности. В рекламе и найме формулировки от нейросети стоит дополнительно проверять, чтобы не получить дискриминационное объявление о вакансии или маркетинговый материал, который оттолкнёт часть аудитории.