Anthropic и OpenAI: промпты для AI стали персональными. Что менять в работе с нейросетями

Когда вышла Claude Fable 5, многие, как и я, столкнулись с тем, что модель стала работать хуже, чем её предшественники, несмотря на заявленное превосходство. Агент мог сжечь сотни тысяч токенов за час, а результаты стали непредсказуемыми. Причина оказалась не в самой модели, а в подходах к её «настройке» - промптингу. Anthropic выпустила отдельные гайды для каждой своей модели, и в них содержатся прямо противоположные рекомендации. Например, Opus 4.8 требует подталкивать к использованию субагентов, тогда как Fable 5, наоборот, нужно сдерживать. Более того, привычная инструкция «объясни ход рассуждений», которая годами работала безотказно, на Fable 5 стала вызывать отказы.

Почему это важно для бизнеса

Эта ситуация означает, что эра универсальных промптов для всех нейросетей закончилась. Для бизнеса это не просто техническая деталь, а прямой сигнал к пересмотру стратегии использования AI. Если раньше можно было настроить один набор инструкций и применять его ко всем моделям, то теперь каждая новая версия или даже другая модель от того же разработчика может потребовать совершенно иного подхода. Это напрямую влияет на эффективность, скорость получения нужных результатов и, как следствие, на затраты. Игнорирование этих различий приведёт к неэффективному использованию дорогих AI-инструментов и упущенным возможностям.

Риски и ограничения

Главный риск в том, что многие компании продолжат работать по старинке, используя устаревшие или неподходящие промпты. Это приведет к снижению производительности AI, увеличению времени на получение результата и, как следствие, к росту расходов без адекватной отдачи. Иллюзия того, что AI - это «черный ящик», который сам всё поймёт, становится опасной. Теперь для эффективной работы с передовыми моделями требуется глубокое понимание их специфики. Также стоит учитывать, что не все AI-модели будут развиваться по одному пути. Некоторые могут остаться более простыми и универсальными, другие - потребуют узкоспециализированных знаний.

Как это влияет на твой бизнес

Раньше ты мог настроить один промпт и использовать его для всех AI-моделей, получая схожие результаты. Теперь же каждая новая версия или даже другая модель может требовать совершенно другого подхода. Это значит, что для максимальной отдачи от AI тебе придется инвестировать время и ресурсы в изучение и адаптацию промптов под каждую конкретную нейросеть. Игнорирование этого факта приведет к тому, что ты будешь переплачивать за инструменты, которые работают вполсилы, и упускать возможности, которые дают более продвинутые и правильно настроенные модели.

Какой бизнес можно построить

Сервис адаптации AI-промптов

Что за продукт: Консалтинговые услуги и платформа для создания, тестирования и оптимизации промптов под конкретные бизнес-задачи и различные AI-модели.

Для кого: Компании, активно использующие или планирующие использовать AI в своей деятельности, но не имеющие внутренних компетенций для глубокой настройки моделей.

Как монетизировать: Подписка на доступ к платформе с базовыми шаблонами и инструментами, оплата за индивидуальные консультации и разработку кастомных промптов, а также за регулярный аудит и обновление промптов в связи с выходом новых версий AI.

Чем отличается: Фокус на персонализации под каждую модель и задачу, а не на универсальных решениях, что гарантирует максимальную эффективность и экономию ресурсов клиента.

Главный вывод

Эра универсальных промптов для AI закончилась. Теперь для получения максимальной отдачи от нейросетей необходимо глубокое понимание их специфики и адаптация инструкций под каждую модель. Компании, которые смогут быстро перестроиться и инвестировать в экспертизу по промптингу, получат значительное конкурентное преимущество. Те же, кто будет игнорировать эти изменения, рискуют столкнуться с неэффективным использованием ресурсов и упущенными возможностями.

А тем временем на реальных звонках

Когда речь заходит об эффективности, часто возникает вопрос о том, насколько хорошо работают те или иные инструменты, и как их применять на практике. Наша работа с клиентами показывает, что даже самые передовые технологии требуют правильной настройки и понимания, чтобы приносить реальную пользу.

• “А зачем нам записывать звонки? Мы сидим в одном помещении, всё и так слышим”
• “CRM есть, а толку нет”
• “А бывало, что клиент ушёл к конкуренту, потому что вовремя не перезвонили?”