Основная нагрузка на контент-отдел крупной компании складывается из однотипных задач вроде верстки лендингов под запуски продуктов и мероприятия, презентаций спикеров, лид-магнитов и правок на уже опубликованных страницах. Каждая задача выглядит мелкой, но вместе они занимают весь ресурс команды и не оставляют времени на сложные стратегические проекты.
Инструменты на базе больших языковых моделей помогают автоматизировать эту часть работы. Но первые попытки чаще всего приводят к разочарованию, потому что нейросеть выдает однотипный результат, который сплошь состоит из ИИ-клише. Разберем, как подготовить для нейросети дизайн-систему, с каких форматов начать автоматизацию, как встроить проверку качества и какие решения оставить за человеком.
Шаг 1. Определите, на что уходит ресурс команды
Не начинайте внедрение ИИ с вопроса, какой сервис выбрать. Сначала определите, на какие повторяемые операции команда тратит больше всего часов. Для этого стоит разобрать рабочий поток за несколько месяцев: какие задачи приходят чаще всего, сколько людей в них участвует, где возникают задержки и что постоянно приходится делать вручную. Автоматизировать в первую очередь нужно не самую сложную задачу, а самую «объемную».
Например, в Битрикс24 подготовка лендинга под мероприятие раньше занимала около недели и требовала участия заказчика, контентщика и дизайнера. За полгода команда также оформила около 80 презентаций, многие из которых поступали за день до выступления. Еще три-четыре часа ежедневно уходили на мелкие запросы вроде «поправьте здесь текст».Неудивительно, что создание сложных страниц, нестандартные анимации и продуманная подача продуктовых запусков откладывались до лучших времен.
Источник: hi-tech.mail.ru