# 4 типа задач, которые нужно немедленно передать ИИ

## Метаданные

- **Канал:** Web3nity
- **YouTube:** https://www.youtube.com/watch?v=w5XyL0xQMEk
- **Дата:** 20.02.2026
- **Длительность:** 19:58
- **Просмотры:** 42,244
- **Источник:** https://ekstraktznaniy.ru/video/10384

## Описание

В этом видео разбираем, как правильно использовать искусственный интеллект в работе и повседневных делах и какие 4 типа задач стоит делегировать ИИ, чтобы экономить время и усиливать результат. Вы узнаете про два закона отдачи, научитесь понимать, что передавать нейросетям, а что оставлять человеку, и получите практический фреймворк для эффективной работы с ChatGPT и другими ИИ-инструментами — от ресёрча и структурирования информации до автоматизации рутины. В общем, это практическое руководство по продуктивности с ИИ для тех, кто хочет работать быстрее и умнее.


🤖 Ссылка на ИИ-агента: http://deepagent.abacus.ai
🌐 Ссылка на ChatLLM: http://chatllm.abacus.ai 


🚀 Промпты из видео в моем Telegram: https://t.me/+dPw_AwlCXA05Mzcy 
🚀 Пройти мои обучения по AI: https://t.me/web3nity_team_bot



00:00 Начало
00:30 Закон убывающей отдачи
01:57 Закон возрастающей отдачи
02:57 Как понять, что отдавать ИИ?
05:15 Фреймворк 4P
05:38 P — разгон
08:07 P — ресерч
10:33 P — ранжирование
12:48 P — рути

## Транскрипт

### Начало []

Сейчас многие используют искусственный интеллект неправильно. Люди отдают ИИ то, что должны делать сами, и делают сами то, что Ии сделал бы лучше. Но здесь вопрос: ну, а как понять, что отдавать и, а что нет? Как расставить приоритеты, где вот провести вот эту границу? И чтобы разобраться в этом, нужно понять одну фундаментальную идею, которая пришла к нам из экономики. Её можно показать на двух графиках, которые объясняют, как устроена у нас отдача или эффект от ваших усилий. И когда вы это

### Закон убывающей отдачи [0:30]

поймёте, всё станет на свои места. Любая ваша задача попадает в один из этих двух графиков. Первый график - это график убывающие дачи. Этот термин сформировал Альфред Маршал. Это один из основателей современной экономической теории. И суть его очень простая. В большинстве случаев, чем больше ресурсов вы вкладываете, тем меньше дополнительный результат. То есть в какой-то момент эффект от того, сколько усилий, времени, ресурсов вы вкладываете в определённую задачу, начинает постепенно снижаться. Например, вы пишите текст. Первый час работы, у вас готов черновик. Структура есть, мысли изложены. Это огромнейший прогресс. Второй час, вы уже начинаете редактировать этот текст, улучшаете формулировки, текст становится лучше, но уже не так радикально, как после первого часа. В третий час вы полируете детали, меняете слова, ищете синонимы. Текст стал ещё чуть лучше, но разница уже будет почти незаметно для читателя. Соответственно, четвёртый, пятый, шестой час вы можете переставлять запятые, выбирать шрифты, но результат от этого практически не будет меняться. То же самое с презентацией. Вы сделали слайды, информация есть, самое главное, логика есть. А дальше уже начинаете двигать элементы, менять оттенки синего, добавляете идеальную иконку. Это может занять часы, но аудитория этого не заметит. Если посмотреть на график, то на графике это кривая, которая сначала идёт резко вверх, а потом выходит на

### Закон возрастающей отдачи [1:57]

плато. Второй график - это как раз график возрастающей отдачи. Его прописал экономист Брайан Артур. Он изучал технологические компании, сетевые эффекты, инновации и обнаружил, что в некоторых ситуациях работает противоположная логика. Наоборот, чем больше вкладываешь, тем больше получаешь. Пример переговоры с важным клиентом. Здесь, на самом деле, каждая минута может радикально изменить результат. Одна правильная фраза: "Инвестиции у тебя миллионы". Или отношения. Каждое новое усилие понять другого человека делает следующее усилие ещё эффективней. Одно маленькое действие, маленькое улучшение на 1% даёт в будущем куда намного больше эффект. На графике это кривая, которая идёт вверх и продолжает идти вверх. Так вот, всё, что попадает в первый график, смело отдавайте и всё, что попадает во второй - это ваша зона роста. И здесь вам нужно это помнить. Каждое ваше улучшение, возможно, повышает ваш шанс к успеху. Но

### Как понять, что отдавать ИИ? [2:57]

вопрос тогда, как понять, в какой зоне задача? И здесь простой тест будет для вас. Вообще, на самом деле, это всё видео очень полезное для вас будет. Видео исходит из исследований, вместе взятое в нами, сформированное. Интересный материал. В общем, задайте себе два вопроса. Первый вопрос: если я сделаю вот эту задачу на 10% лучше, изменится ли что-то принципиально? Если ответ нет - это первая кривая. Если да, может изменить всё, вторая в продажах, да, буквально один слоган, одно предложение, оно может изменить абсолютно ваши продажи. Оно либо зацепит людей и просто продажи взорвутся, либо, наоборот, люди это не заметят. Следующий вопрос - это есть ли у этой задачи объективный потолок качества? У презентации есть, она либо понятная, либо нет. У переговоров нет. всегда можно договориться на лучших условиях. Ещё один признак первой кривой, то, что мы отдаём AI - это повторяемость. Если вы делаете что-то похожее каждую неделю, каждый день, скорее всего, это рутина, её можно делегировать. И признак второй кривой- уникальность контекста. Именно потому что каждая ситуация, она немножечко другая. Нужно думать заново, применять суждение. Здесь как таковых шаблонов нет, потому что каждый раз нужно включать голову. В конце видео я, кстати, дам вам один бонус, который я подготовила для тех, кто досмотрит это до конца. И он поможет вам распределить ваши задачи по вот этим двум кривым. Но пока нужно вообще понять эти кривые, чтобы вы потом могли ими качественно пользоваться. Перейдём к практике, а именно фреймворку 4R. Мы также разберём, на что способны и инструменты, и агенты, и где их конкретно применять. Показывать я буду на примере чам и дипагента отбаку. Будет применено множество разных неросидей. Я всегда так делаю для лучшего результата. в чатллеме по одной подписке я получаю вот этот весь доступ. То есть это целая связка инструментов по одной подписке. Там собрано абсолютно всё: и разные языковые модели от компании, и видеогенераторы, и картинки, и агенты, который может проводить вот эти исследования, создавать автоматизации, собирать предложения. В общем, много применений. Опять же, вы можете для этого пользоваться чем угодно, любимой вашей нейросетью, потому что мы сейчас говорим про очень универсальные вещи, но в команде для работы мы выбираем именно чат LLM, поэтому рекомендуем. Ссылка в описании. Теперь к делу. Что делегировать? И я

### Фреймворк 4P [5:15]

сформировала простую такую вот систему из четырёх типов задач. Называю её 4R. Это четыре типа задач, которые относятся к первой кривой, которой можно и нужно делегировать. AI. Послушайте внимательно. Я сейчас перечислю все эти задачи и дам вам базовые промты для них. И каждый раз, когда у вас будет какая-то задача, просто подставляйте её под вот этот фреймворк, подходит ли она или нет. Первое R - это у нас разгон. Можно ещё

### P — разгон [5:38]

сказать старт. Это всё, где есть страх белого листа, где нужно начать, но непонятно как. Нет мотивации, прокрастинация. А прокрастинация того, что нет понимания, что конкретно нужно делать. Так вот, первый черновик текста, план презентации, структура видео, список идей для проекта, набросок письма, концепция продукта. Всё вот это классические задачи первой кривой. AI здесь не заменяет, но он даёт здесь стартовую скорость, разгон. Это как с самолётом. Перед тем, как взлететь, нужно набрать определённую скорость, чтобы заработала аэродинамика, и крылья подняли машину. Без разгона не взлетишь. Нам всем, на самом деле, нужна буквально одна идея, буквально одно какое-то предложение. Почему брейншторминги так эффективны? Потому что они как раз запускают вот этот разгон. Как только уже есть идея, есть немножечко понимания, оп, и всё, сразу же появляется энергия. Так вот, AI может стать вашим двигателем на разгоне. Вы включаете его, набираете скорость, берёте потом управление на себя. И вот промт, который я использую для такого разгона тоже. Можете его скриншотить, потом под себя его обязательно подогнать. Последняя часть про расширение кругозора, она очень важна в промте, я имею в виду, потому что вы можете пойти совершенно в другом направлении, чем предложит AI, но он покажет вам варианты, о которых, возможно, вы сами даже и не думали. Вот это и есть брейншторминг. Например, я использовала этот пром, когда думала, как интересно подать информацию про будущее агентов для учеников своего курса. В чатлме есть все топовые и модели. Я сначала попробовала Джеми Най, в ответе зацепилась за идею практикума, где ученики бы могли сами смоделировать сценарий применения агента по мере их развития. Дальше попросила сделать первый драфт такого занятия. Он оказался не очень, но в чат GPT есть кнопка, которая передаёт промт в другую модель, и я для этого выбрала 5. 2. Вот этот драф мне понравился уже больше. И ещё я попробовала одну версию с клото. Я всегда пробую разные модели. Я это крайне рекомендую. Клоду я понимаю, что лучше работает с текстом. Он глубже, вдумчивей. Ча лучше работает итеративно. То есть когда вы тестируете очень много идей быстро. У каждой модели есть свой взгляд и свой ракурс. Дальше я взяла уже все вот эти результаты, которые я получила, и развивала тему сама, опираясь на идеи из этих драфтов. По моему опыту, что стоит сказать? Черновик может быть плохим. И почти всегда это так. Это нормально. Это даже хорошо, потому что его задача не решить за вас задачу. Его задача просто запустить ваше мышление. И знаете, у меня часто бывает наоборот, когда мне попадаются неправильные идеи, я прихожу к правильной идеи. Поэтому класс рекомендую использовать для старта, чем вы его разгоняете. Второй А - это у нас

### P — ресерч [8:07]

resarch, сбор информации, исследование, поиск данных. У меня, кстати, было отдельное видео про исследование, очень интересное, как правильно анализировать, как правильно искать информацию с помощью AI. Ссылка будет в описании, обязательно посмотрите. Там я разбираю прямо три этапа, в которых AI может помочь. Сейчас же я коротко покажу, как это работает на практике и какие инструменты для чего использовать. Это уже использование агента, пагента. И это уже совершенно другой уровень, потому что агент - это AI-агент. У него есть больше времени, у него намного больше способности искать информацию. Он умеет сам ходить в интернет, он умеет открывать сайты, читать страницы, переходить по ссылкам, собирать информацию за разных источников. Он выступает тут скорее как ваш помощник-реchчер. Уже вы даёте задачу, а он идёт и копает очень тщательно и глубоко. Он здесь может пойти по форумам, собрать отзывы, найти какие-то обсуждения, достать данные из конкретных сайтов. Например, вот мне нужно было понять, какие боли есть у людей, которые хотят научиться или внедрить автоматизацию, и что их останавливает, какие возражения есть. Я дала дипагенту вот этот промт, может тоже его использовать. И депогент он пошёл в Редит по тематическим форумам, по твитам и комментариям и сыграл прямо такой огромнейший отчёт прямо с конкретными цитатами, ссылками и со структурой по темам. На это только у меня бы ушло пару часов. Здесь это произошло за 10 минут. Ещё один пример, для которого вы можете спокойно использовать AI. Задача, которую вы можете диригировать AI - это сводка исследований, когда вам нужно быстро понять, что вообще известно по теме, какие есть данные, какие есть факты, какие есть исследования по этой теме. Для этого используйте вот этот промт. Собери своку исследование и так далее. Это особенно будет полезно, когда вы готовитесь к важному решению или, возможно, хотите проверить свою идею или просто хотите понять, стоит ли вообще копать глубже в этой теме. И ещё раз я хочу подчеркнуть, AI - это ускоритель поиска, но не источник истины. Мы про это очень часто говорим на канале. Про фейк, про AI по придумыванию, про галлюцинации. Мы, AI, доверяем только сбор информации. Он показывает, где искать. Он экономит вам часы рутины. Но проверяете и решаете вы и обязательно это делать, особенно когда касается дела чего-то очень важного. Никогда не принимайте то, что говорит AI, как факт без проверки. В агентах удобно то, что под любые исследования или под любые обсуждения он также подставляет ссылки, и вы можете легко перейти на этот источник, проверить его, перечитать, если нужно, и уже понять, использовать его или нет. Теперь третий R - это у нас

### P — ранжирование [10:33]

ранжирование. Если у вас есть задачи этого типа, спокойно их отдавайте AI. То есть ранжирование - это когда вы берёте кучу разрозненной информации и раскладываете её по полочкам. Что важно, что нет, где связано между собой, где есть какие-то паттерны, где есть противоречия. Проще говоря, это превращение хаоса и всей информации, которую вы получили в структуру. Структурирование заметок, выделение патронов в данных, суммаризация длинных документов, сравнение вариантов, приоритеризация задач, группировка идей по теме. Это всё классические задачи первой кривой. И AI здесь действительно может сэкономить огромное количество времени. И вот тоже базовый пром для ранжирования. Естественно, адаптируйте его под себя. Вот на экране он здесь будет. Я, наверное, все эти промоты помещу в Google документ и оставлю в своём Telegram-канале, чтобы вы забрали. Ещё, кстати, один здесь мощный приём - это кронализ. Если вам нужно что-то проанализировать, используйте этот приём. Это когда вы загружаете несколько разных источников и просите найти связи между ними. Для этого используйте пром такой, например, все три документа, ID, что общего между ними, где они противоречат друг другу, такое может быть. Ну и так далее. Промт на экране. Мы это применяли, когда готовили выпуск про девять актуальных навыков на 2026 год. Кстати, получился обалденнейший выпуск. Посмотрите его обязательно. И там в основе лежали прогнозы от разных аналитических компаний и разных университетов. И чтобы найти что-то общее или противоречие, мы как раз использовали вот этот промт. Ну и самое необычное, что я хочу вам показать - это мультимодальный анализ. AI у нас воспринимает разные форматы уже, не только текст. Вы можете закинуть впалы, ссылку на видео с YouTube, PDF-документ, аудиотранскрибацию, таблицу, всё вместе, разные форматы. И он может объединить все эти данные в одну картинку. Вот, кстати, пример, посмотрите. Мой редактор хотел разобраться со своим спортивным режимом, поскидывал туда разные и данные с часов, и какие-то свои переписки, и анализы, и попросил сделать из этого всего аналитический дашборд. И вот что получилось. Красиво, классно, наглядно. Вот такой вот пром. Для этого тоже можете использовать. Тут есть и рекомендации, и план. Всё в одном месте. Такие разные форматы. Разрозненная информация, переработанная в одну единую картинку, которую уже можно анализировать и принимать решения. То есть AI помогает видеть структуру в хаосе. И четвёртое R - это у нас рутина.

### P — рутина [12:48]

Это мелкие повторяющиеся задачи. То, что вы делаете каждый день одинаково. То, что не требует принятия решений, а только исполнения. Например, форматирование текста, перевод документов, перенос смыслов между форматами, очистка данных, создание превью и карточек, сопоставление одинаковых писем. Тут может быть огромный из вас список. То есть всё, что можно автоматизировать, автоматизируйте. Но здесь очень важный принцип тоже, знаете, не лезть в автоматизацию, если вы сами не понимаете процесс. Это очень важно. Почему я, когда говорю, что если вы хотите стать автоматизатором, если вы хотите изучить автоматизацию, вам прежде всего нужно понимать то, что вы хотите автоматизировать. Если вы эту сферу не понимаете, вы будете автоматизировать чепуху. Эффективно здесь работает вот такая вот цепочка. То есть сначала вы что-то умеете делать руками без AI, затем вы учитесь делать это вместе с AI, что-то упрощаете, и вы только уже потом автоматизируете. Автоматизация - это передача вашего процесса алгоритму или э-агенту. Если вы сами не понимаете процесс, вы просто не сможете его правильно передать. И, соответственно, у вас не получится никакого эффекта от этой автоматизации. Например, как это работает на практике. Допустим, вы ведёте блог, есть Telegram, есть Instagram, есть какие-то ещё площадки. Вы пишете пост в Telegram, свои мысли, идеи, всё подробно. Получается такой большой пост. Первый уровень, пишите это вручную. Вы берёте этот пост, сокращаете, выделяете ключевые мысли, пишите текст для карточек, потом идёте в канва или любой другой редактор, создаёте уже карточки, выкладываете в Instagram, ну либо в Telegram. Это занимает время. Каждый раз процесс такой очень похожий. И второй уровень - это уже подключаем сюда AI. Таким образом, вы ускоряете перенос просто смыслов из формата в формат. Берёте текст поста, просите ай разбить на карточки, ищете формулировки промта, который лучше всего с этим справляется. Потом каждую карточку генерируете надо банана. Там сейчас, кстати, очень классные визуалы получаются для карточек. Вы экспериментируете, вы пробуете разные промты, меняете стили, пока у вас не получается такого вот идеальнейшего процесса, который работает бесперебойно. И вот тогда уже только наступает третий уровень, когда у вас уже всё есть, готовые промты, что работает, что нет, как нужно правильно писать, только тогда вы уже обучаете агента и передаёте эту задачу. Или даже делаете приложение в Дипагенте, который будет автоматизировать эту задачу. Например, идёте в Дипагента, просите сделать приложение. Кстати, вот промт, который я использовала. Создай мини приложение для создания карусели из посталожение должно принимать вход текст из поста Telegram, анализировать текст и выделять пять-7мь ключевых мыслей, каждая на отдельную карточку. для каждой карточки сформулировать короткий заголовок до пяти слов и основной текст. Почему настолько чётко у меня всё расписано? Потому что я сама это сделала. У меня есть чёткий алгоритм, что я сама лично делала, и я просто это описываю агенту, и теперь он просто из моих действий будет делать автоматизацию. Ну и дальше четвёртый шаг, пятый шаг, шестой шаг. В общем, здесь будет всё на экране. Вот эти шаги вы можете почитать. Кстати, вот что у меня получилось. Я чисто поэкспериментировала. Я не выкладываю карточки в карусель, но я просто хочу вам наглядно показать, как вы это можете для себя сделать. Сейчас нейросети делают потрясающие карточки. Видите, карточки в одном стиле, всё очень контрастно, всё понятно. Есть артефакты, но это легко, исправимо. Можно написать агенту, он это поправит. Но опять же, это то, что я говорила про автоматизацию. Это не только про карточки, это про любую вашу повторяющуюся задачу. Всё. И вы можете поделиться, пожалуйста, этой автоматизацией с сотрудником. Если у вас небольшой бизнес, вы там нанимаете смэмщика, подготавливаете для него вот такой вот инструмент, либо он это для вас делает. Всё, и он будет пользоваться им, сможет больше тестировать гипотез. Возможно, он сам сделает под себя такие задачи и автоматизирует таким образом процессы. А, кстати, в Дипагенте вы потом ещё это приложение можете задеплоить, нажав на вот эту кнопку деплой. И приложение будет автоматически появляться в интернете по ссылке, которые вы уже выбираете. Вот вам готовая автоматизация конкретной задачи, и можете её скидывать другим. Сейчас я ещё расскажу про вторую кривую, но пока немножечко быстро расскажу про чаat LLM, чтобы вы понимали, сколько вообще вам это обойдётся. ЧатM иagent, они работают по одной подписке, то есть это один сервис chatт LLM, в котором есть пат. У него есть подписка за 10 долларов, но её, честно говоря, мало на что хватает. Лучше покупать за 20 долларов. Так уж выходит. Моё искреннее пожелание. 10 долларов, мне кажется, это больше, как протестировать, понравится, не понравится. При подписке 20 долларов столько, кстати, стоит. И CH GPT Plus, у вас уже 25 задач длягента. Плюс доступ ко всем другим нейросетям. Это GNI, клоду, картинкам, Нани банане, видеогенератору. Единственное, что расходуются здесь токены по-разному, потому что это агрегатор нейросетей. То есть они к себе подключают разные неросети, чтобы вы могли пользоваться всеми неростями в одном месте. Поэтому здесь есть свои особенности. Каждая нейросеть, она стоит по-разному. Соответственно, будут у вас расходоваться токены по-разному. То есть, например, Нани банане будут расходоваться токены быстрее, чем нежели там в чат GPT или GMI. Ну и так далее. О'кей. Теперь про вторую кривую. Что остаётся делать человеку? Когда вы уже освоили вот этот фреймворк 4R, у вас будет высвобождаться время и ресурс для

### Что не нужно отдавать ИИ? [17:30]

второй кривой, для того, что нельзя делегировать. И помните, что всё, что касается второй кривой - это задачи с неограниченной отдачей. Здесь вы должны понимать, что как бы не было бы лень, но каждое реальное улучшение, каждая больше потраченная минута даёт непропорционально большой результат. Что это может быть? Это может быть стратегия, выбор направлений, определение приоритетов, решение, чем заниматься, а чем нет. Принятие решений, особенно в условиях неопределённости, когда просто нет правильного ответа, когда нужно взять ответственность на себя. И это только человеческая задача. Это работа с людьми, то есть это понимание мотивации людей, считывание эмоций, построение отношений. Особенно, что касается лакшери сегмента и индивидуальной работы. Это переговоры, поиск решений, которые устраивает всех, управление конфликтами, достижение договорённостей, это креатив, идеи, которые нельзя вывести логически, это которые появляются на опыте, да, неожиданные какие-то связи, интуитивные моменты. Это только наша человеческая способность, и её нужно развивать. Она нам понадобится в будущем ещё больше. Интерпретация смысла, понимание контекста, считывание подтекста, определение, что важно, а что нет. AI он может помочь подготовиться к переговорам, собрать какую-то информацию, возможно, поискать информацию про человека, про его бэкграунд, чем он занимался, какие у него были проблемы, агент классно с этим справляется, но вот сами уже переговоры - это вы смотрите на всю эту информацию и понимаете, как с этим человеком лучше говорить. То же касается и идей. AI может сформулировать 100 идей, но выбор ту единственную, которая сработает - это уже вы. A может проанализировать данные, но решать, что с ними делать - это вы. A может сделать работу за вас, но думать вместо вас он не может. Это были две кривые, а теперь бонус, потому что я знаю, что, конечно же, послушать мало. Чтобы эта система начинала работать на вас, нужно разобрать ваши реальные дела. В последующий раз вы, скорее всего, это будете делать самостоятельно, но первый раз я думаю, что для некоторых это будет сложновато. Поэтому я подготовила для вас специальный промт ассистент. Я его оставлю у себя в Телеграме. И вы можете его скопировать и прямо вставить в несколько разных нейросетей. И каждая из нейросетей, она вас поведёт по всему пути. От анализа ваших задач до конкретных инструкций, что и как делегировать. Просто вставьте в список своих дел за неделю, и поможет вам расставить приоритеты по законам убывающей и возрастающей отдачи. Ну а дальше уже попробуйте применить Frameworkк 4R к своим задачам. Надеюсь, это видео было полезным для вас. Хорошего вам настроения. Всем пока. M.