Как я заменил сотрудников нейросетями: личный опыт фаундера контент-агентства
2026-02-21 13:35 Diff
https://skillbox.ru/media/business/kak-ya-zamenil-sotrudnikov-neyrosetyami-lichnyy-opyt-faundera-kontent-agentstva/

#Мнения

  • 30 окт 2025
  • 0

Как я заменил сотрудников нейросетями: личный опыт фаундера контент-агентства

«Там, где раньше ждали день, теперь всё готово за 10 минут».

Иллюстрация: Adam Collins / Unsplash / Colowgee для Skillbox Media

Пишет тексты самостоятельно вместо того, чтобы создавать машину, которая смогла бы писать за неё. Сопротивляется пустоте и цифровому рабству.

Опытом поделился фаундер агентства контент-маркетинга «Сделаем» и клуба по нейросетям «Нейроцех» Паша Молянов.

Когда-то, чтобы сделать задачу, я нанимал людей. Расшифровать интервью — человек. Нарисовать картинку — человек. Проверить текст — человек. Теперь у меня этих сотрудников нет, зато есть нейросети — это дешевле. И работают они быстрее.

В этой статье для редакции «Бизнес» Skillbox Media расскажу, какие нейросети я внедрил в своём агентстве и какие расходы мне удалось срезать благодаря ИИ.

Первая нейросеть, которую я внедрил в своём бизнесе, — MyMeet.

Что это. Это российский сервис, который специализируется на автоматической записи звонков и встреч, расшифровке, анализе и формировании отчётов по их итогам. Бот сервиса может присоединяться к онлайн-встречам на платформах вроде Zoom, Google Meet, Teams и автоматически записывать аудио и видео.

Как мы этим пользуемся. У нас агентство контент-маркетинга. Мы постоянно созваниваемся с клиентами: берём интервью, согласовываем брифы, обсуждаем тексты, стратегии. После каждого такого созвона нужно расшифровать разговор, чтобы по нему написать статью, пост, рассылку или кейс.

Раньше для этого у нас была отдельная должность — расшифровщик. Работа тяжёлая, поэтому она стоила агентству ощутимых денег. Когда появился MyMeet, стало очевидно: расшифровке вручную пришёл конец. Нейросеть делает ту же работу быстрее, дешевле и лучше — просто в миллион раз эффективнее.

Теперь мы закидываем аудиофайл или подключаем нейросеть к встрече — и через несколько минут получаем готовую расшифровку. Всё, что раньше отнимало часы, теперь занимает минуты.

Пример работы с расшифровкой из загруженного файла
Скриншот: MyMeet / Skillbox Media

Кроме интервью с клиентами, я использую MyMeet и на внутренних встречах команды. Он помогает фиксировать договорённости, задачи и идеи. Иногда после совещаний мы используем отчёт MyMeet как черновик для постмита — краткого конспекта встречи.

Второе, что мы начали использовать повсеместно, — Midjourney. Потом появился ChatGPT, который научился делать картинки, следом Flux, а потом и Nano Banana. Сейчас в агентстве каждый пользуется тем, что ему ближе: кто-то остался на Midjourney, кто-то перешёл на Flux, кто-то любит Nano Banana.

Что это. Нейросети, которые генерируют изображения по текстовому описанию.

Midjourney — одна из первых и самых популярных нейросетей, которая умеет создавать картинки, коллажи и иллюстрации по промптам. ChatGPT 4.0 научилась делать изображения прямо в чате, Flux генерирует более фотореалистично и точно контролирует детали, а Nano Banana от Google хорошо адаптирует изображения стилистически.

Каждая из этих нейросетей подходит для решения разных задач: Midjourney для создания художественных и концептуальных визуалов, Flux — для реалистичных кадров, Nano Banana — для брендовых изображений.

Как мы этим пользуемся. Мы в агентстве делаем тексты, посты, сайты, лендинги, рассылки. Во всех этих форматах всегда нужны иллюстрации: обложки, визуал для лендингов, картинки для оформления статей, инфографика, брендированные изображения для клиентов. Когда-то всё это рисовали иллюстраторы. У нас был целый штат: им платили по несколько тысяч за картинку. Они рисовали персонажей, коллажи, комиксы, баннеры — всё вручную.

С появлением нейросетей ситуация изменилась радикально. Иллюстраторы остались только для очень узких задач, где нужна ручная детализация или высокое качество под печать. Всё остальное теперь делают сотрудники, которые занимаются контентом: автор статьи сам генерит картинки для статьи, эсэмэмщик сам создаёт визуал для постов.

Пример генерации обложки для статьи про использование нейросетей в бизнесе в стиле футуризм
Скриншот: Midjourney / Skillbox Media

Там, где мы раньше платили 2000 рублей иллюстратору, теперь не платим вообще. Там, где раньше ждали день, теперь всё готово за 10 минут.

Это стало вторым большим сдвигом в нашем бизнесе после внедрения в работу MyMeet. Нейросети полностью изменили подход к визуальному контенту — из инструмента только для дизайнеров они превратились в инструмент для всей команды.

Третья нейросеть, которую мы начали активно использовать, — ChatGPT. Постепенно внедрили в процессы и другие LLM: Claude, Gemini, Grok, Perplexity, DeepSeek.

Что это. Нейросети, которые умеют понимать, анализировать и генерировать текст:

  • ChatGPT — универсальная нейросеть для генерации текстов, идей, сценариев и кода.
  • Claude — подходит для анализа и редактуры длинных текстов.
  • Gemini — сильна в обучающих материалах, ресёрче и работе с мультимодальными данными.
  • Grok — ориентирована на короткий контент, тренды и контент для соцсетей.
  • Perplexity AI — умный поисковик, который выдаёт ответы с источниками и аналитикой.
  • DeepSeek — быстрая модель для структурирования данных и глубокого ресёрча.

Как мы этим пользуемся. Все эти нейросети встроились у нас почти во все процессы:

  • Генерация контента. Часть несложных текстов мы теперь полностью пишем с помощью LLM. Там, где раньше нанимали автора и платили ему, сейчас редактор просто садится и генерит всё сам. Конечно, живые классные авторы всё ещё пишут лучше, но, если нужно быстро сделать простой текст, нейросеть справляется.
  • Помощь в ресёрче. LLM помогают авторам искать факты, собирать источники, формулировать вопросы для интервью. Если автор идёт к эксперту и не знает, с чего начать, ChatGPT помогает составить список умных вопросов и быстро вникнуть в тему.
  • Подготовка планов и структур. Когда нужно написать SEO-текст, нейросеть идёт в Google, анализирует топ-10 страниц и делает структуру на основе текстов конкурентов. Потом уже человек пишет сам, но время на подготовку сокращается в несколько раз.
  • Генерация фрагментов. Иногда нужно придумать 20 вариантов заголовков, примеры для статьи, объяснение термина простыми словами. Всё это классно делает нейронка. Человек просто выбирает или докручивает лучшие варианты.
  • Редактирование и проверка. LLM помогают редакторам проверять тексты. Можно попросить нейросеть найти расхождения с ТЗ, отследить повторы, ошибки или несостыковки в фактах. Это ускоряет вычитку, особенно когда текстов много.
  • Корректура. До недавнего времени у нас был штат корректоров, и на него уходила приличная сумма каждый месяц. В сентябре мы заменили половину корректоров скриптом, который прогоняет текст через нейросеть прямо в Google Docs. Скрипт исправляет ошибки и опечатки — быстро и бесплатно.
  • Переводы. Раньше тексты для зарубежных клиентов мы отдавали в бюро переводов. Теперь пишем на русском, переводим с помощью LLM, а англоязычный редактор просто вычитывает и проверяет смысл. Минус один подрядчик.
  • Помощь менеджерам. Менеджеры проектов используют LLM как второго пилота: консультируются, ищут идеи для КП, придумывают формулировки, пишут презентации, анализируют финмодели, прорабатывают вакансии.
Пример генерации поста для соцсети с анонсом этой статьи
Скриншот: Grok / Skillbox Media

Я не разработчик. Я понимаю, как всё устроено, но я никогда сам не писал код, не знаю синтаксиса и языков, не запускал продукты, не сидел на GitHub. Всё это было не моё — пока не появились Cursor и Claude Code.

Что это. Это нейросети для кодинга, которые позволяют писать и запускать программы без глубоких знаний программирования.

Cursor — это AI-редактор кода, похожий на обычный редактор кода VS Code, но со встроенным помощником, который сам пишет и исправляет код, создаёт скрипты, сайты и расширения.

Claude Code — инструмент Google, который помогает собирать и разворачивать проекты в облаке, тестировать и автоматизировать процессы прямо из браузера.

Оба сервиса делают программирование доступным людям без опыта — достаточно описать задачу словами, и нейросеть напишет всё остальное.

Как мы этим пользуемся. С их помощью я и ещё несколько членов команды внезапно стали кодерами. Теперь мы можем автоматизировать процессы, собирать внутренние сервисы, запускать продукты и даже писать расширения для Google Docs.

Например, наш проджект, который ранее тоже никогда не программировал, сделал бота-корректора для Google Docs. Ему нужно было сократить расходы на корректоров, он открыл Cursor, завайбкодил расширение, и теперь у нас нейросеть сама исправляет ошибки в текстах.

Я делаю похожие штуки. Например, сейчас собираю сервис для анализа упоминаний компаний в выдаче. Мы загружаем название компании в нейросеть, она делает сотни запросов вроде «посоветуй хорошую компанию из этой области», «назови топ-10 в отрасли», «что ты можешь сказать об этой компании». Потом всё это сводится в таблицу с анализом типа: «Ваша компания упоминается в 67% случаев, в среднем на 4-м месте, а конкуренты X и Y обгоняют вас, потому что у них вот такие упоминания». Получается почти готовый аудит — и всё это я сделал без опыта в кодировании.

С помощью Cursor я также сделал несколько продуктов, которые работают вне агентства:

  • Broken Link Checker — сервис, который проверяет битые ссылки. У него почти 1000 установок, 500 активных пользователей в неделю, отметка «рекомендован Google» и релиз на Product Hunt. Всё собрано мной лично — без кода, только через нейросеть.
  • «Финсповедь» — автономное медиа внутри телеграм-канала. Люди заполняют анкеты, нейросеть пишет посты, сама себя проверяет и публикует их в Telegram. Вообще без участия человека.
  • Телеграм-бот «Картинка из эмодзи» — разбивает картинку на набор эмодзи, принимает плату, умеет показывать рекламу.

Раньше подобные штуки стоили бы нам тысячи рублей и недели ожиданий. Сейчас я могу сам собрать инструмент, протестировать и запустить его — буквально за вечер.

Ещё одна нейросеть, которую мы используем, — Podcastle.

Что это такое. Это сервис для записи и обработки подкастов, в который встроена нейронка для улучшения звука.

Суть простая: можно записать подкаст или видео на что угодно: на телефон, AirPods, дешёвые наушники, камеру без микрофона — и потом закинуть аудиодорожку в Podcastle. Нейросеть сама чистит шумы, убирает треск и артефакты, выравнивает громкость, добавляет объём.

Как мы этим пользуемся. Podcastle я начал использовать в прошлом году. Теперь записать видео, вебинар или подкаст стало проще в сто раз. Раньше, чтобы получить приличное качество, нужно было искать технику, ехать в студию, арендовать помещение. Сейчас достаточно телефона и пары наушников — остальное делает нейросеть.

Конечно, это не уровень студии с микрофоном за 50 тысяч рублей и звукорежиссёром, но для домашнего или офисного продакшена — вообще супер.

Главное, что я вижу, — огромная часть подрядчиков больше не нужна. Многое из того, что раньше делали люди, теперь делают нейросети — быстрее, дешевле и без отпусков. И это не временная, а устойчивая тенденция.

Я уверен, что дальше нейросети будут заменять всё больше специалистов и агентства будут устроены по новому принципу. Останутся проджекты, которые жонглируют разными нейросетями, общаются с клиентами, формулируют задачу и собирают результаты из AI-инструментов.

Ещё останутся узкие мастера, которые делают суперпродукты, где без ручной или творческой работы никак. А всё массовое и среднее по качеству уже берёт на себя искусственный интеллект.

Практический курс: «Нейросети для рабочих задач» Узнать о курсе