🤔 Как вовремя понять, что проект в digital идёт не туда

Мы с вами живём в эпоху несуществующего успеха – это когда открываешь свою ленту и кажется, что вокруг у всех всё очень круто получается. У каждого второго успешные проекты, прибыльный бизнес, клёвые путешествия, спорт, деньги и прочее. Давайте признаем, такой «успешный успех» искажает представление людей о том, как всё устроено. Кажется, что вокруг одни победители, ведь никто не говорит о неудачах.

🎭 Промахи, разумеется, бывают у каждого. И лично я считаю, что трудности чаще идут делу на пользу, чем во вред. В последнее время я рассказывал о наших проектах, с которыми мы взяли статуэтки РАПК – «Светофор Маяк» и «Арсенал ДОКС». Вы думаете, у нас получилось с первого раза сделать всё так, как мы рисовали себе на бумаге? С каждым из этих проектов был пройден достаточно большой путь, состоящий из проб, ошибок и побед. Мы переписывали простыни кода, переделывали логику, тестили – потом находили очередные баги и начинали по-новой.

Самое главное – не сворачивать с намеченного пути и доводить дело до конца. Каким бы сложным оно ни казалось и как бы сильно не хотелось всё бросить. Лично для себя, по опыту 8 лет работы в digital, я выделил основные маркеры, которые сигналят, что для команды в проекте идёт что-то не так (разумеется, помимо очевидных вещей типа неработающего кода и багов).

📌 Первый такой маркер – изменения в коммуникации. Если обсуждений становится больше, а решений меньше, это плохой знак. Много слов, длинные переписки, постоянные уточнения «а что имелось в виду» почти всегда означают – цель размывается. Команда попросту не понимает, зачем нужно делать конкретно вот эту задачу. В результате наблюдаем борьбу с ветряными мельницами.

📌 Также сюда можно отнести и смещение фокуса команды. Когда люди начинают обсуждать не результат, а процесс. Кто что сделал, кто кому передал, кто виноват в срывах дедлайнов. Появляется усталость от мелочей и раздражение на «бессмысленные задачи». Это значит, что команда перестаёт видеть общую картину и работает на инерции.

Кстати, о мелочах. Когда будут случаться ошибки (а они бывают абсолютно у всех) – нужно посмотреть на реакцию коллектива. Если очередная ошибка у сотрудника, даже самая мелкая, вызывает защитную позицию или попытку спрятать проблему, проект уже в зоне риска. Важно спокойно фиксировать ошибки и стараться быстро превращать их в выводы, а не замалчивать до тех пор, пока не наступит кризис.

📎 Ещё раз подчеркну главную мысль: трудности возникают у каждого. И, как мне кажется, хорошая команда – это как раз не безошибочные роботы, которые никогда не косячат. Хорошая команда – люди, которые понимают, что они делают и зачем, горят этим и хотят достичь общих целей.

Возможно, на каких-нибудь курсах по «успешному успеху» учат совсем другому. Например, быть максимально эффективным, не допускать ошибок, постоянно развиваться, учить языки, заниматься йогой и другими полезностями. Но, думаю, первое, с чего нужно вообще начинать каждому, кто хочет преуспеть в каком-либо деле – признать для самого себя, что ошибки случаются, и важно учиться с ними работать.

📢 Нейросети в повседневном контенте: когда автоматизация спасает, а когда лучше делать руками

Да, снова говорим про искусственный интеллект. Ну никуда не деться от этой темы, ведь ИИ стал неотъемлемой частью нашей жизни и многими используется в работе: для генерации текстов, изображений, анализа большого массива данных и прочее. В общем, вы и так всё прекрасно знаете. Как уже раньше неоднократно говорил, нейросети помогают экономить время на рутине, выполняя однотипные задачи. Но в некоторых случаях автоматизация только усложняет жизнь.

🤔 Бывает, смотришь на результат труда искусственного разума (местами довольно глючного) и понимаешь, что быстрее и качественнее было бы сделать своими руками. В последнее время лично у меня это вообще начало вызывать отторжение. Пресные посты в ленте соцсетей или пёстрые, но безжизненные картинки. Вы давно просматривали карточки товаров на маркетплейсах? Зайдите, посмотрите на этих искусственных счастливых людей, купивших очередной свитер или шапку. И вот в этом море ИИ-контента уже пытаешься найти что-то живое.

Нет, всё не так прям плохо и сгущать краски я тут не собираюсь. Просто снова убеждаюсь, что главный принцип при генерации контента через нейросети – сложность работы. Когда, например, нужно быстро набросать черновик поста, помочь с дизайном, сформулировать красивым языком существующие тезисы или обработать кучу данных – ИИ прекрасный помощник. Он даже может вам предложить качественные идеи. Допустим, попросите нейросеть проанализировать главные тренды или новости – и вот вы уже можете комментировать актуальные темы. Это удобно.

🔥 Но если нужен креатив и эмпатия – думайте сами! Дело в том, что ИИ может хорошо сгенерировать текст или изображение, но лишь при условии, что вы будете вести его за руку, как ребёнка. Скормите нейросети свои мысли, идеи, нарратив и эмоции. В противном случае по запросу «Сделай хорошо, но ничего у меня не спрашивай» – получится довольно сухо и без души. Текст окажется весьма шаблонным, картинки искусственными, а аудитория сразу поймёт, что перед ними робот. Поэтому, если важна эмоциональная связь, если важен контекст – делайте вручную!

Также нередки случаи, когда ИИ «помогает» так, что приходится потом разгребать последствия по полной программе. Это те самые ошибки и галлюцинации (от них, к сожалению, никуда не спрячешься). Например, попросите условный ChatGPT написать вам текст о состоянии экономики в конкретном регионе. Написал? Отлично, а теперь перепроверяйте цифры, просите ссылки на источники информации и вручную всё сверяйте. Поверьте, так надо (даже если ошибок не будет)! Да, нейросети обновляются, галлюцинаций становится меньше, но если важна точность – убедитесь в достоверности фактов.

ИИ – хороший инструмент, это не новость. Однако, ключевая роль по-прежнему отведена именно человеку. Там, где можно автоматизировать – давайте автоматизировать. Если нужно сделать вручную – лучше потратить время и силы (разумеется, если вам не безразлично качество).