Как агентство Diagrun Digital внедрили в работу нейросети и почему они не заменят сотрудников

Джинны — хитрые существа, готовые перевернуть любое желание с ног на голову. Аладдин находит лампу и просит стать бессмертным. Джинн понимающе кивает и превращает его в камень. Ну а что? Без чёткого ТЗ…

Нейросеть работает как этот джинн: чтобы она выполнила задачу, нужно правильно объяснить своё желание. Искусственный интеллект говорит на языке чётких запросов — промтов. Чтобы составить промт, всё ещё нужно знать принципы дизайна, хорошего текста и анализа аудитории. Сделать это может только человек.

Когда мы только начали работать с нейросетями, попытались создать оформление визиток для салона красоты. Результаты были жутковатыми и явно требовали корректировок от дизайнера.

А вот каких результатов можно добиться, если грамотно составить запрос:

Это одна из работ нейросети — мы нашли её в тредах на Reddit. А теперь посмотрите, какой промт использовал автор:

Prompt: photo of 30 years old average looking women, pale skin, working class in new york city, upper body, blonde hair, detailed skin, 20 megapixel, canon eos r3, detailed skin, detailed, detailed face

Negative: cartoon, 3d, (disfigured), (bad art), (deformed), (poorly drawn), (extra limbs), (close up), strange colours, blurry, boring, sketch, lackluster, face portrait, self-portrait, signature, letters, watermark, grayscale

Промт состоит из тегов — отдельных единиц. Один такой тег регулирует один параметр: создаёт объект, меняет его свойства, композицию или имитирует стили художников.

Здесь автор также использовал негативный промт. Это запрос «наоборот», который запрещает нейросети изображать что-либо. В этом случае запрет стоит на теги, связанные с нереалистичностью изображения.

Советуем не тратить время на создание промтов вслепую. Сейчас наша команда использует сервисы-помощники — в них есть удобные конструкторы, а каждый тег визуализирован. Благодаря этому специалисты заранее понимают, каким будет результат, и не нужно тратить время на генерацию «бракованных» вариантов.

Удобный конструктор с визуализацией каждого тега. Работает с Midjourney, Stabblediffusion, Dreamstudio, CF Spark

Огромная библиотека тегов для Midjourney

После череды проб и ошибок мы снова попытаться использовать Midjourney в реальном проекте. С помощью сервисов и полученных знаний удалось создать персонажа-маскота для кондитерской. Потратили 5–10 минут, и вот какой результат получили.

В некоторых проектах много однообразной и монотонной работы. Шаблонные описания для каталогов, несложные тексты в социальные сети, картинки для контекстной рекламы — смело отдавайте это искусственному интеллекту.

Для текста мы используем ChatGPT. Он идеально помогает в случаях, где не нужно детально знать продукт. Если какая-то информация есть в открытом доступе, с огромной вероятностью ChatGPT знает её. А значит специалисту не придётся тратить время на поиск.

Запрос для Midjourney состоит из отдельных тегов, но ChatGPT работает иначе. Это нейросеть в формате чат-бота — объяснять ему задачу можно разговорным языком. Главное описать целевые действия, портрет аудитории и как можно больше деталей о продукте. Тогда результат будет качественным.

Вот такой текст мы получили за 3 минуты, где две из них — редактура.

Нейросети также помогают и в анализе. Мы опробовали Ольгу Станиславовну — ИИ от LiveDune, который анализирует положительные и негативные комментарии. «Скормили» сервису более 500 комментариев и получили удобный график с распределением по дням и эмоциональной «окраске».

Сэкономленное время мы потратили на анализ комментариев. Положительные были связаны с конкурсами и отзывами на продукты. Негативные — с редкими ошибками в постах и использованием англоязычных слов. Убедились, что аудитория люди постарше, и скорректировали контент-план.

Если для работы не нужно идеально знать продукт, вдаваться в подробности и нюансы — отдавайте её нейросетям. Так у вас останется больше сил и времени на сложные задачи. О них — дальше.

Проекты бывают разными. В некоторых требуется постоянно держать в голове много нюансов. У клиентов разные запросы: для кого-то важны «оттенки слов» в тексте, другим нужен «профессиональный взгляд» дизайнера. С такими специфичными задачами справится только человек.

Пример: мы работаем с производителем каркасно-тентовых сооружений. Это сложная техническая тематика с уймой нюансов.

Представьте себе добычу полезных ископаемых. Это происходит далеко от городов, а всё оборудование и технику нужно где-то хранить. В таком случае компании возводят ангары.

Тентовые сооружения — это один из видов ангаров. Для них не нужен специальный фундамент, а конструкция состоит всего из двух элементов: металлического каркаса и полотна. Благодаря этому не нужно получать разрешение на строительство. Для капитального сооружения на это уйдёт от пары месяцев до года.

Нужно постараться, чтобы донести до потенциального клиента пользу такого продукта.

Нам приходится общаться с экспертами, чтобы раскрывать преимущества и мелкие нюансы. Заявки приходят из разных источников: сайта, социальных сетей, email-рассылки. Аудитория тоже разная: от крупных государственных компаний до регионального бизнеса. Всё это — десятки разных сценариев коммуникации, которые нейросеть не поймёт.

Приходится не только знать основные принципы текста, дизайна и маркетинга — приходится комплексно изучать продукт. В таких случаях нужно разбираться в целой системе, рассматривать сложные взаимосвязи.

Мы попробовали использовать ChatGPT в подобных проектах.

Проблема в том, что аудитория уже это знает. Для них текст пуст — в нём нет экспертных мнений, технических нюансов и подробностей.

Такие тексты от ChatGPT не отличаются от стандартной информации из Google. Времени на работу через нейросеть уходило в 3 раза больше, а нам всё ещё приходилось вносить правки, собирать фактуру и опрашивать экспертов. ChatGPT становился лишним звеном.

Кроме того, нейросеть может врать, причём очень убедительно. ChatGPT работает чётко по техзаданию, и при этом не видит разницы между словами разных людей. Поэтому если вы просите её добавить в текст высказывания Ленина, не удивляйтесь, когда ИИ добавит вместо них пацанские цитаты Джейсона Стейтема.

Подобную информацию, добавленную ИИ, придётся перепроверять, а это — дополнительная работа.

Ещё для нейросетей тяжело донести правки клиента. Мы пытались использовать ChatGPT в текстах для премиальной оптики. Задач было несколько: красиво описать модели оправ, донести философию каждого бренда и одновременно побудить к покупке.

Мы отказались от чат-бота почти сразу. Было проще обсудить с клиентом понимание задачи, чем каждый раз доносить правки до нейросети.

Если «настройка» ИИ не оправдывает потраченное время — от нейросети лучше отказаться.

ChatGPT не проведёт интервью и не построит коммуникацию с клиентом. Midjourney не уловит «идею» бренда, не пообщается с командой, а только предложит типовые решения. Вы не найдёте в нейросети решение любой задачи.

Сейчас это всего лишь инструмент. Что-то он выполняет лучше, что-то — хуже. Попробуйте сами, чтобы понять, где технологии облегчат вам жизнь.

Мы остановились на том, что отдаём нейросетям однообразную и монотонную работу. ИИ отлично справляется с тем, что можно выполнить по шаблону. Это как конвейер Генри Форда: позволяет делать больше и быстрее. Но за ним всё ещё стоит человек.

Мы нашли свой подход к нейросетям и продолжим с ними работать. И если вам нужны современные решения с человеческим лицом — обращайтесь к нам в Diagrun Digital.