Как создать доклад с помощью бесплатной нейросети

Доклады нужны для решения разных задач — их используют на конференциях, на презентациях проектов и идей, на лекциях. Подготовка доклада может занять много времени, но часть работы можно упростить с помощью нейросетей.

Мы в редакции «Маркетинг» Skillbox Media используем нейросети сами и много общаемся с людьми, которые делегируют ИИ разные задачи. В этом материале расскажем:

• какие задачи можно поручить нейросети;
• какие бесплатные нейросети для этого подходят;
• как создать доклад и какие промпты использовать;
• что нужно проверить, чтобы не разочароваться;
• какие действия могут ухудшить результат.

Какие задачи при написании доклада можно поручить нейросети

Искусственный интеллект может помочь с созданием доклада. Но ожидать от нейросети того, что она напишет хороший полноценный материал по одному запросу, не стоит. ИИ хорошо справляется с отдельными задачами — ускоряет рутину, которая может отнять у вас много времени.

Вот что можно поручить искусственному интеллекту.

Сформулировать тему. Если готовой темы нет, ИИ может порекомендовать подходящую — если рассказать ему о целях доклада и аудитории, которая будет его слушать.

Объяснить сложные понятия. ИИ умеет объяснять вещи простым языком — придумывать аналогии, находить примеры, упрощать расчёты. Это можно использовать и чтобы самому разобраться в чём-то, и чтобы придумать подачу, которая будет понятна слушателям.

Найти источники. Можно не просматривать сотни страниц, а поручить сбор источников нейросети: она за пару минут способна найти научные статьи, исследования, статистику и другие источники по теме. Но их нужно перепроверять: ИИ может ошибиться в трактовке или даже сослаться на несуществующий материал.

Проанализировать исследования. Можно загрузить в ИИ статистику или исследование и попросить назвать основные выводы, объяснить методологию, найти важные цифры. Или даже сравнить результаты нескольких работ. Это помогает быстрее разобраться в большом объёме данных.

Составить план. ИИ может предложить структуру доклада, распределить в ней тезисы из найденных источников и подсказать, каких аргументов не хватает. Но такой план лучше воспринимать как основу — и корректировать его так, как считаете нужным.

Написать черновик. Нейросети можно передать готовый план, тезисы и собранные материалы и попросить связать их в цельный текст. Чтобы результат был более качественным, лучше работать с докладом по частям.

Отредактировать текст. ИИ может убрать повторы, упростить сложные предложения, сократить текст, исправить большую часть пунктуационных и орфографических ошибок или адаптировать формулировки под аудиторию. Также нейросеть можно попросить провести фактчекинг — чтобы она проверила, точно ли все данные верны и корректно ли перенесены формулировки из источников.

Результат работы над каждой задачей нужно проверять. Подробнее о том, как это сделать и на что обратить внимание, расскажем дальше.

Какие бесплатные нейросети можно использовать для доклада

С перечисленными выше задачами могут справиться универсальные LLM-модели, у которых есть бесплатные тарифы — их будет достаточно для нескольких десятков запросов. Мы рассмотрим пять мультимодальных нейросетей, доступных на российском рынке.

• ChatGPT — самая популярная на рынке нейросеть от компании OpenAI. Основные возможности доступны на бесплатном тарифе, но есть ограничения на использование мощных моделей. Платные тарифы снимают эти ограничения. Для начала работы нужно зарегистрироваться или авторизоваться в нейросети.
• DeepSeek — нейросеть от китайского разработчика DeepSeek. ИИ доступен бесплатно, но нужна регистрация.
• Claude — языковая модель компании Anthropic. У неё есть бесплатный и платные тарифы; на бесплатном число запросов ограничено. Для работы с нейросетью нужна регистрация.
• Perplexity — ИИ-поисковик компании Perplexity AI. Есть бесплатный и платные тарифы; число запросов в бесплатной версии нейросети ограничено. Часть запросов можно отправить без регистрации.
• «Алису AI» — нейросеть «Яндекса». Большинство функций в ней доступны бесплатно; платный тариф даёт доступ к отдельным продвинутым функциям. Пользоваться ей можно без регистрации — авторизация нужна для создания нескольких чатов и сохранения истории.

Эти же нейросети подходят для других задач, связанных с текстом. Например, с их помощью пишут рефераты, статьи, а также готовят контент для презентаций.

Все эти ИИ мы проверим на одинаковых промптах. Сначала используем один запрос: «Напиши доклад на тему „ИИ в СМИ: как журналисты используют нейросети и к чему это приводит“» и проверим, как они на него отреагируют: приступят к исполнению сразу или сначала зададут вопросы, чтобы уточнить требования. Затем попросим найти источники данных для доклада — и оценим, что нам предложат.

ChatGPT начал писать доклад без уточнений — сам выбрал структуру и подготовил текст. Он упоминал исследования и другие источники данных, но при этом:

• брал только зарубежные;
• сослался на одно исследование несколько раз;
• не оставил ссылок.

Кроме того, он сформулировал выводы доклада сам, не опираясь на мнения исследователей и специалистов.

А когда мы попросили найти только источники — разбил их на три группы и для каждого найденного источника описал авторов, методологию и основные выводы. Всего ChatGPT предложил восемь ссылок.

DeepSeek тоже не стала ничего уточнять и подготовила доклад по одному запросу. Но она оставила ссылки на источники, использовала исследования в том числе российского рынка и сформулировала выводы и советы на основе мнений участников рынка.

С поиском данных она справилась почти так же, как ChatGPT: предложила семь ссылок и описала основные выводы, но не выносила в ответ информацию о методологии.

Claude написал доклад сразу, но он получился короче, чем у других нейросетей. ИИ использовал пару зарубежных источников и не поставил на них ссылки, а выводы или советы делать не стал. При поиске Claude нашёл всего шесть источников, и большая часть относилась к 2023–2024 годам; но нейросеть подробно описала каждый.

Perplexity тоже подготовила небольшой доклад — нашла примеры в том числе на российском рынке, оставила ссылки на каждый источник. Но, в отличие от других нейросетей, она не использовала цифры из источников по тексту — вместо этого перечислила их в отдельном подзаголовке. А ещё она нашла больше примеров из практики, чем остальные.

Perplexity нашла 15 ссылок — и, в отличие от других ИИ, она предлагала более свежие источники. Она указала авторов и основные данные, а в конце оценила значимость каждого найденного источника.

«Алиса AI» генерировала доклад дольше остальных и не упомянула в нём ни одного источника данных — в тексте были только общие слова, не подтверждённые ссылками.

При поиске источников нейросеть разделила их на три группы: статистика и опросы, эксперименты и кейсы, а также научные публикации. По каждому описала суть и указала год. Всего она нашла девять источников, но большинство из них — устаревшие: за 2024–2025 годы.

То есть у каждой нейросети есть особенности: какая-то лучше ищет свежие источники данных, какая-то — пишет готовый текст на основе уже сформулированных выводов. Поэтому стоит использовать не один ИИ, а сразу несколько. Например, Perplexity — чтобы найти свежие источники данных и проанализировать их, а ChatGPT или DeepSeek — чтобы составить структуру и написать текст.

Также стоит учитывать, что нейросети не могут выдавать стабильный результат. Одна нейросеть всегда отвечает по-разному на один и тот же вопрос. И, если в какой-то момент качество ответа вас не устроило, вы можете отправить тот же промпт ещё раз или попросить ИИ переделать ответ с учётом ваших замечаний.

Как создать доклад с помощью нейросети: инструкция и промпты

Универсальной инструкции быть не может — кому-то нужна помощь только в одном этапе подготовки доклада, а кому-то — во всех. Мы рассмотрим один из возможных алгоритмов — он включает в себя основные этапы — и предложим примерные формулировки для промптов.

Первый: сформулировать тему доклада. Если у вас нет готовой темы, попросите ИИ подобрать подходящую. Но, чтобы результат был хорошим, дайте нейросети нужно как можно больше контекста. Расскажите, где вы будете выступать с докладом, кто его будет слушать, для чего он вам нужен.

Второй: найти источники. Попросите нейросеть найти статистику, исследования или научные публикации — в зависимости от того, на какие данные вы хотите опереться и какая информация вообще есть по теме доклада.

Третий: сформулировать выводы. Когда источники информации собраны, поручите нейросети проанализировать их и сформулировать выводы. Например, ИИ может быстро сказать, что большинство исследований говорят об одном и том же или, наоборот, что мнения исследователей расходятся.

Четвёртый: составить структуру. На основе выводов нейросеть может предложить основные разделы и расположить их в логичной последовательности. Также она может указать на недостающие факты, которые помогут раскрыть тему лучше.

Пятый: написать черновик. Искусственный интеллект сможет описать уже сформированные выводы, опираясь на структуру.

Шестой: отредактировать текст. Нейросеть способна быстро найти фактические ошибки, повторы, опечатки, неточные формулировки — и объяснить, почему они некорректны и как всё это исправить. Также она может адаптировать текст под аудиторию или формат мероприятия.

Седьмой: написать речь. Искусственный интеллект способен сделать краткую выжимку из написанного — тезисы для выступления. Это полезно для случаев, когда нужно коротко рассказать основное, а текст доклада кому-то передать.

Что проверить в получившемся докладе

Ответственность за доклад будет нести человек, который с ним выступает, а не нейросеть, которая помогала с составлением. Поэтому любой результат работы ИИ-модели нужно проверять: критически оценивать и её ответы на каждом этапе подготовки, и итоговый текст.

Особое внимание стоит уделить источникам. Нейросети могут галлюцинировать и ошибаться: придумывать несуществующие исследования, неверно указывать автора, давать ссылки не на первоисточники, а на сторонние публикации. Поэтому каждый найденный источник данных нужно проверить вручную: перейти по ссылке и посмотреть, кто указан автором и на каком сайте вообще всё опубликовано.

Также ИИ-модели могут опираться на недостоверные данные. Например, на опросы с небольшой выборкой, которые нельзя считать репрезентативными. Поэтому полезно проверять и методологию исследований, экспериментов и опросов, которые предлагает нейросеть.

Читайте также:

Нейросети неидеальны. Разбираем 5 нюансов, которые точно нужно знать

Также нужно внимательно перепроверить выводы, предложенные нейросетью. Она может подать осторожное предположение как доказанный факт, ошибиться в результатах или использовать в готовом тексте неточную формулировку, которая искажает смысл.

Если не сделать всего этого, можно допустить ошибку, которую заметят, — и испортить себе репутацию. Так, в июле 2026 года подобный инцидент произошёл на международной конференции AIDS 2026. Во время выступления представитель Госдепартамента США показал карту Африки, созданную с помощью ИИ, — страны на ней были расположены неправильно. Это заметили участники конференции и распространили снимки слайда в соцсетях; позже Госдепартамент признал ошибку.

Какие действия ухудшают результат

Новички часто совершают ошибки, из-за которых результат не соответствует ожиданиям, — и разочаровываются в инструменте. Вот чего не стоит делать.

Пытаться получить доклад за один промпт. В одном запросе невозможно описать все важные нюансы — в итоге нейросеть не учитывает ограничения, вольно пересказывает выводы или работает не с теми тезисами, с которыми нужно. Результат получается слабее, чем если делегировать ИИ отдельные этапы работы.

Не указывать контекст. Без контекста искусственный интеллект опирается на усреднённые данные — и может не учесть, например, тему мероприятия или уровень погружения аудитории, которая будет слушать доклад.

Не проверять результат работы ИИ. Выше мы уже объясняли: это может привести к фактическим ошибкам в докладе, а они негативно повлияют на репутацию.

Не редактировать текст. Нейросеть может использовать общие фразы вместо конкретики, забыть написать введение или заключение, переврать формулировки, повторить одну мысль несколько раз или написать некоторые фрагменты так, что их сложно будет произнести.

Главное о создании доклада с помощью нейросетей

• Нейросети могут помочь с созданием доклада, но ожидать от них полноценного хорошего документа по одному запросу не стоит. Лучше использовать ИИ точечно, на разных этапах: например, попросить помочь подобрать тему, найти источники данных, описать выводы, сделать структуру, черновик и отредактировать текст.
• Для подготовки доклада подходят разные универсальные нейросети: ChapGPT, DeepSeek, Claude, Perplexity, «Алиса AI». Оптимальный вариант — использовать не одну модель, а несколько, потому что каждая сильна в чём-то своём.
• Все результаты работы нейросети нужно проверять самостоятельно — например, самому внимательно изучить найденные источники. Иначе есть риск допустить фактическую ошибку.