Мы задали ChatGPT один и тот же вопрос. Ответы оказались совершенно разными
Недавно у нас получился очень показательный случай. У нас с Кириллом одинаковая платная подписка ChatGPT, оба пользуемся им давно, но на один и тот же вопрос он регулярно даёт нам ответы разного уровня. У Кирилла это может быть короткий общий ответ, у меня — подробный разбор с компаниями, связями, собственниками, дилерами и дополнительными деталями.
Последний пример был с компанией, связанной с котлами. Кирилл до этого уже спрашивал о ней ChatGPT и получил довольно поверхностную информацию. Я задала своему буквально несколько слов — что это за фирма — и получила гораздо более глубокий ответ. Причём никакого сложного промпта на полстраницы не было.
Почему так происходит? Потому что одинаковая подписка ещё не означает одинаковую рабочую среду. На результат влияют память, предыдущие диалоги, пользовательские инструкции, проекты, загруженные материалы и то, как человек вообще привык работать с ChatGPT. Я постоянно прошу проверять глубже, искать первоисточники, смотреть связи, не останавливаться на первом очевидном ответе и возвращаю слабые результаты на доработку. Со временем вокруг моих запросов формируется гораздо более насыщенный контекст.
При этом это не значит, что ChatGPT технически «доучился на мне». Сама модель не становится отдельной персональной нейросетью. Правильнее говорить о персонализации и накопленном контексте, который помогает системе лучше понимать, какой уровень ответа мне нужен.
И вот здесь, мне кажется, главный вывод. Можно год пользоваться ChatGPT и всё равно получать довольно средние результаты, если использовать его только как строку поиска. А можно постепенно выстроить под себя рабочую систему, где нейросеть уже знает ваши задачи, требования и стандарты ответа.
Поэтому фраза «у меня тоже платный ChatGPT» сама по себе мало что говорит. Подписка открывает доступ к инструменту, но качество работы всё равно зависит от того, насколько глубоко этот инструмент встроен в ваши процессы.
Мы разбираем работу компании и встраиваем ИИ в реальные процессы: управление, продажи, документы, аналитику, инженерные задачи, базы знаний и работу сотрудников. Нас интересует не количество освоенных нейросетей, а то, какая работа после внедрения ИИ перестала выполняться вручную.
Если хотите понять, какие задачи в вашей компании уже можно передать ИИ и как настроить ChatGPT под реальную работу, приходите на бесплатную консультацию: https://www.digitaltransformed.ru/consultation