Экспертная онлайн-школа. Обучающие видео. Обновления — каждый месяц.
Эксперт — один, не монтажёр по профессии. Монтаж, правки, титры, звук — всё на нём. Но это вынужденная часть его работы, а не ключевая экспертиза. Именно поэтому хаос и усталость накапливались незаметно.
В какой-то момент появилась логичная мысль: «Надо подключить ИИ. Пусть ускорит». Знакомо?
Казалось, что проблема — в монтаже. Медленно, утомительно. Решение выглядело очевидным: автоматизировать монтаж с помощью ИИ.
Но перед тем как «что-то внедрять», мы сделали диагностику запроса
Что выяснилось?
Проблема была не в ИИ. И даже не в монтаже.
Проблема была в том, что:
- процесс нигде не описан;
- «нормально» и «идеально» существуют только в голове эксперта;
- прошлые видео — и пример, и стандарт, и случайность одновременно;
- один человек всё решает, всё делает и сам себя проверяет.
В такой системе ИИ не ускоряет. Он добавляет хаоса.
Что дала диагностика?
Диагностика не автоматизировала монтаж. Но позволилила найти первые, безопасные шаги — чтобы понять, что вообще имеет смысл сейчас делать.
В результате их реализации:
- стало ясно, какие задачи в монтаже вообще можно отдавать ИИ, а какие лучше не трогать вовсе;
- появилось чёткое различие между: черновиком, рабочей версией и тем, что считается нормой качества;
- решения перестали приниматься «по ощущению» и «как в прошлый раз»;
- ИИ начали использовать точечно — для подготовки и упрощения рутинных шагов, а не вместо человека. Ответственность и контроль остались у эксперта, а не у инструмента. Значит, качество видео не пострадало.
И только с этого момента разговор про ускорение и автоматизацию стал осмысленным, а не попыткой «спастись при помощи ИИ».
Что сделали на практике
Эксперт использовал ту LLM-модель, которая уже была под рукой — без выбора «идеального инструмента» и без обучения под платформу. С её помощью он описал текущий процесс монтажа своими словами, затем выделил повторяющиеся рутинные шаги и подготовил простые шаблонные запросы к ИИ — не для замены человека, а для структурирования работы, подсказок и подготовки черновиков.
Далее эти шаблоны использовались прямо в реальной работе: результаты ИИ проверялись и сравнивались между подходами, и в итоге были оставлены только те шаги и формулировки, которые действительно давали ускорение, а не создавали дополнительную нагрузку.
Далее эти шаблоны использовались прямо в реальной работе: результаты ИИ проверялись и сравнивались между подходами, и в итоге были оставлены только те шаги и формулировки, которые действительно давали ускорение, а не создавали дополнительную нагрузку.
А если бы диагностики не было?
Скорее всего:
- запустили бы ИИ «попробовать»;
- получили бы странные результаты;
- тратили бы время на проверки и исправления;
- устали бы ещё сильнее;
- и сказали: «ИИ у нас не работает».
Хотя проблема была совсем в другом.
ИИ не лечит хаос. Любые идеи и проблемы сначала стоит оценить. А уже потом — внедрять, автоматизировать и масштабировать.
Если после этого текста у вас возникло ощущение «кажется, это про меня» — значит, вам нужна Диагностика задач для ИИ.