Как я заменил сотрудников нейросетями: личный опыт фаундера контент-агентства

Опытом поделился фаундер агентства контент-маркетинга «Сделаем» и клуба по нейросетям «Нейроцех» Паша Молянов.

Когда-то, чтобы сделать задачу, я нанимал людей. Расшифровать интервью — человек. Нарисовать картинку — человек. Проверить текст — человек. Теперь у меня этих сотрудников нет, зато есть нейросети — это дешевле. И работают они быстрее.

В этой статье для редакции «Бизнес» Skillbox Media расскажу, какие нейросети я внедрил в своём агентстве и какие расходы мне удалось срезать благодаря ИИ.

• Расшифровщик встреч и интервью
• Нейросети для генерации изображений
• ChatGPT и другие LLM
• Нейросети для кодинга без знания кода
• ИИ-звукорежиссёр
• Какие изменения в работе я заметил

MyMeet: как я заменил расшифровщика нейросетью

Первая нейросеть, которую я внедрил в своём бизнесе, — MyMeet.

Что это. Это российский сервис, который специализируется на автоматической записи звонков и встреч, расшифровке, анализе и формировании отчётов по их итогам. Бот сервиса может присоединяться к онлайн-встречам на платформах вроде Zoom, Google Meet, Teams и автоматически записывать аудио и видео.

Как мы этим пользуемся. У нас агентство контент-маркетинга. Мы постоянно созваниваемся с клиентами: берём интервью, согласовываем брифы, обсуждаем тексты, стратегии. После каждого такого созвона нужно расшифровать разговор, чтобы по нему написать статью, пост, рассылку или кейс.

Раньше для этого у нас была отдельная должность — расшифровщик. Работа тяжёлая, поэтому она стоила агентству ощутимых денег. Когда появился MyMeet, стало очевидно: расшифровке вручную пришёл конец. Нейросеть делает ту же работу быстрее, дешевле и лучше — просто в миллион раз эффективнее.

Теперь мы закидываем аудиофайл или подключаем нейросеть к встрече — и через несколько минут получаем готовую расшифровку. Всё, что раньше отнимало часы, теперь занимает минуты.

Кроме интервью с клиентами, я использую MyMeet и на внутренних встречах команды. Он помогает фиксировать договорённости, задачи и идеи. Иногда после совещаний мы используем отчёт MyMeet как черновик для постмита — краткого конспекта встречи.

Midjourney и другие генераторы визуала: как мы заменили иллюстраторов почти полностью

Второе, что мы начали использовать повсеместно, — Midjourney. Потом появился ChatGPT, который научился делать картинки, следом Flux, а потом и Nano Banana. Сейчас в агентстве каждый пользуется тем, что ему ближе: кто-то остался на Midjourney, кто-то перешёл на Flux, кто-то любит Nano Banana.

Что это. Нейросети, которые генерируют изображения по текстовому описанию.

Midjourney — одна из первых и самых популярных нейросетей, которая умеет создавать картинки, коллажи и иллюстрации по промптам. ChatGPT 4.0 научилась делать изображения прямо в чате, Flux генерирует более фотореалистично и точно контролирует детали, а Nano Banana от Google хорошо адаптирует изображения стилистически.

Каждая из этих нейросетей подходит для решения разных задач: Midjourney для создания художественных и концептуальных визуалов, Flux — для реалистичных кадров, Nano Banana — для брендовых изображений.

Как мы этим пользуемся. Мы в агентстве делаем тексты, посты, сайты, лендинги, рассылки. Во всех этих форматах всегда нужны иллюстрации: обложки, визуал для лендингов, картинки для оформления статей, инфографика, брендированные изображения для клиентов. Когда-то всё это рисовали иллюстраторы. У нас был целый штат: им платили по несколько тысяч за картинку. Они рисовали персонажей, коллажи, комиксы, баннеры — всё вручную.

С появлением нейросетей ситуация изменилась радикально. Иллюстраторы остались только для очень узких задач, где нужна ручная детализация или высокое качество под печать. Всё остальное теперь делают сотрудники, которые занимаются контентом: автор статьи сам генерит картинки для статьи, эсэмэмщик сам создаёт визуал для постов.

Там, где мы раньше платили 2000 рублей иллюстратору, теперь не платим вообще. Там, где раньше ждали день, теперь всё готово за 10 минут.

Это стало вторым большим сдвигом в нашем бизнесе после внедрения в работу MyMeet. Нейросети полностью изменили подход к визуальному контенту — из инструмента только для дизайнеров они превратились в инструмент для всей команды.

ChatGPT и другие LLM: как нейросети взяли на себя половину задач агентства

Третья нейросеть, которую мы начали активно использовать, — ChatGPT. Постепенно внедрили в процессы и другие LLM: Claude, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek.

Что это. Нейросети, которые умеют понимать, анализировать и генерировать текст:

• ChatGPT — универсальная нейросеть для генерации текстов, идей, сценариев и кода.
• Claude — подходит для анализа и редактуры длинных текстов.
• Gemini — сильна в обучающих материалах, ресёрче и работе с мультимодальными данными.
• Grok — ориентирована на короткий контент, тренды и контент для соцсетей.
• Perplexity AI — умный поисковик, который выдаёт ответы с источниками и аналитикой.
• DeepSeek — быстрая модель для структурирования данных и глубокого ресёрча.

Как мы этим пользуемся. Все эти нейросети встроились у нас почти во все процессы:

• Генерация контента. Часть несложных текстов мы теперь полностью пишем с помощью LLM. Там, где раньше нанимали автора и платили ему, сейчас редактор просто садится и генерит всё сам. Конечно, живые классные авторы всё ещё пишут лучше, но, если нужно быстро сделать простой текст, нейросеть справляется.

• Помощь в ресёрче. LLM помогают авторам искать факты, собирать источники, формулировать вопросы для интервью. Если автор идёт к эксперту и не знает, с чего начать, ChatGPT помогает составить список умных вопросов и быстро вникнуть в тему.
• Подготовка планов и структур. Когда нужно написать SEO-текст, нейросеть идёт в Google, анализирует топ-10 страниц и делает структуру на основе текстов конкурентов. Потом уже человек пишет сам, но время на подготовку сокращается в несколько раз.
• Генерация фрагментов. Иногда нужно придумать 20 вариантов заголовков, примеры для статьи, объяснение термина простыми словами. Всё это классно делает нейронка. Человек просто выбирает или докручивает лучшие варианты.
• Редактирование и проверка. LLM помогают редакторам проверять тексты. Можно попросить нейросеть найти расхождения с ТЗ, отследить повторы, ошибки или несостыковки в фактах. Это ускоряет вычитку, особенно когда текстов много.
• Корректура. До недавнего времени у нас был штат корректоров, и на него уходила приличная сумма каждый месяц. В сентябре мы заменили половину корректоров скриптом, который прогоняет текст через нейросеть прямо в Google Docs. Скрипт исправляет ошибки и опечатки — быстро и бесплатно.
• Переводы. Раньше тексты для зарубежных клиентов мы отдавали в бюро переводов. Теперь пишем на русском, переводим с помощью LLM, а англоязычный редактор просто вычитывает и проверяет смысл. Минус один подрядчик.
• Помощь менеджерам. Менеджеры проектов используют LLM как второго пилота: консультируются, ищут идеи для КП, придумывают формулировки, пишут презентации, анализируют финмодели, прорабатывают вакансии.

Читайте также:

Как маркетологам генерировать идеи с помощью ChatGPT: советы и техники

Cursor и Claude Code: как мы начали писать код без опыта в IT

Я не разработчик. Я понимаю, как всё устроено, но я никогда сам не писал код, не знаю синтаксиса и языков, не запускал продукты, не сидел на GitHub. Всё это было не моё — пока не появились Cursor и Claude Code.

Что это. Это нейросети для кодинга, которые позволяют писать и запускать программы без глубоких знаний программирования.

Cursor — это AI-редактор кода, похожий на обычный редактор кода VS Code, но со встроенным помощником, который сам пишет и исправляет код, создаёт скрипты, сайты и расширения.

Claude Code — инструмент Google, который помогает собирать и разворачивать проекты в облаке, тестировать и автоматизировать процессы прямо из браузера.

Оба сервиса делают программирование доступным людям без опыта — достаточно описать задачу словами, и нейросеть напишет всё остальное.

Как мы этим пользуемся. С их помощью я и ещё несколько членов команды внезапно стали кодерами. Теперь мы можем автоматизировать процессы, собирать внутренние сервисы, запускать продукты и даже писать расширения для Google Docs.

Например, наш проджект, который ранее тоже никогда не программировал, сделал бота-корректора для Google Docs. Ему нужно было сократить расходы на корректоров, он открыл Cursor, завайбкодил расширение, и теперь у нас нейросеть сама исправляет ошибки в текстах.

Я делаю похожие штуки. Например, сейчас собираю сервис для анализа упоминаний компаний в выдаче. Мы загружаем название компании в нейросеть, она делает сотни запросов вроде «посоветуй хорошую компанию из этой области», «назови топ-10 в отрасли», «что ты можешь сказать об этой компании». Потом всё это сводится в таблицу с анализом типа: «Ваша компания упоминается в 67% случаев, в среднем на 4-м месте, а конкуренты X и Y обгоняют вас, потому что у них вот такие упоминания». Получается почти готовый аудит — и всё это я сделал без опыта в кодировании.

Раньше подобные штуки стоили бы нам тысячи рублей и недели ожиданий. Сейчас я могу сам собрать инструмент, протестировать и запустить его — буквально за вечер.

Podcastle: как мы сделали качественный звук без дорогого продакшена

Ещё одна нейросеть, которую мы используем, — Podcastle.

Что это такое. Это сервис для записи и обработки подкастов, в который встроена нейронка для улучшения звука.

Суть простая: можно записать подкаст или видео на что угодно: на телефон, AirPods, дешёвые наушники, камеру без микрофона — и потом закинуть аудиодорожку в Podcastle. Нейросеть сама чистит шумы, убирает треск и артефакты, выравнивает громкость, добавляет объём.

Как мы этим пользуемся. Podcastle я начал использовать в прошлом году. Теперь записать видео, вебинар или подкаст стало проще в сто раз. Раньше, чтобы получить приличное качество, нужно было искать технику, ехать в студию, арендовать помещение. Сейчас достаточно телефона и пары наушников — остальное делает нейросеть.

Конечно, это не уровень студии с микрофоном за 50 тысяч рублей и звукорежиссёром, но для домашнего или офисного продакшена — вообще супер.

Какие изменения в работе я заметил с использованием ИИ

Главное, что я вижу, — огромная часть подрядчиков больше не нужна. Многое из того, что раньше делали люди, теперь делают нейросети — быстрее, дешевле и без отпусков. И это не временная, а устойчивая тенденция.

Я уверен, что дальше нейросети будут заменять всё больше специалистов и агентства будут устроены по новому принципу. Останутся проджекты, которые жонглируют разными нейросетями, общаются с клиентами, формулируют задачу и собирают результаты из AI-инструментов.

Ещё останутся узкие мастера, которые делают суперпродукты, где без ручной или творческой работы никак. А всё массовое и среднее по качеству уже берёт на себя искусственный интеллект.