Главная мысль
- Хранение контекста бизнеса внутри одного AI-чата хрупко: чаты исчезают, модели «глючат» на длинных диалогах, привязка к одной платформе создаёт риск.
- Автор вынес память о бизнесе наружу, в Google Docs (ДНК проекта, матрица офферов, путь клиента, операционная карта, tone of voice), и подключает файлы к новым чатам и проектам.
- В ChatGPT и Claude созданы отдельные проекты под роли (CEO, CMO, CFO, стратегический аналитик) с инструкциями и внешней памятью; система постоянно калибруется через инсайты из диалогов.
Как пропал чат и почему это оказалось к лучшему
В начале этого года со мной случилась история, которая заставила меня полностью переосмыслить, как работает искусственный интеллект.
Я несколько месяцев работал в Gemini, Google Gemini. Почему? Потому что там самый большой контекст, там миллион токенов, контекст. Ты можешь загрузить огромный объём информации, и AI будет это помнить.
Я месяца три рассказывал ему про свой бизнес. Продукты, клиенты, стратегия, как мы работаем, чем мы отличаемся от конкурентов, каждую минимальную деталь. И Gemini начал давать действительно крутейшие ответы. Не общие советы, а конкретные под мой бизнес.
И однажды утром, представьте себе, я открываю чат, а он пустой, просто исчез. У меня паника, я начал искать с телефона, с компьютера. Ничего. Полез в интернет читать форумы, и оказывается, что это не у одного у меня, это распространённая проблема с Gemini. Длинные чаты просто исчезают в одно мгновение. И восстановить их невозможно. Это просто глюк, с которым все смиряются.
Честно, я несколько дней ходил в депрессии, потому что у меня было ощущение, что я только что несколько месяцев своей жизни просто слил в унитаз. Не просто жизни, а интенсивной мозговой деятельности. Потому что я в этом чате структурировал, рассказывал, объяснял все аспекты моего бизнеса. Я потерял фактически несколько месяцев своей жизни.
Но потом я понял, что на самом деле это всё к лучшему. Потому что это заставило меня пересмотреть подход и создать антихрупкую систему, которая работает по-другому. Систему, которая не исчезнет. Систему, которая не зависит от одной платформы.
Ведь мало того, что данные могут исчезнуть в одной платформе. Сама по себе платформа может обанкротиться. Мы с вами за многие годы стали свидетелями банкротства множества крупных компаний. И никто не застрахован от того, что через несколько месяцев, а может быть через несколько лет, тот наш самый любимый искусственный интеллект, наш чат, просто перестанет существовать.
Я понял, что нам нужна система, которая не зависит ни от одной платформы и хранится у вас, а не в платформе. И сегодня расскажу, как я это сделал и что получилось в итоге.
Почему обычная работа с AI не работает в долгую
Давайте сначала разберёмся, почему обычный способ работы с искусственным интеллектом не работает в долгую.
Большинство людей используют чат GPT примерно вот так. То есть открывают новый чат, спрашивают что-то. Например, напиши письмо для рассылки или напиши письмо-ответ партнёру. Получают ответ, его корректируют и закрывают чат. На следующий день открывают новый чат. Искусственный интеллект не помнит, что было вчера, и продолжают снова с нуля.
Это как будто, вот представьте метафору, как будто вы каждый раз, каждый день нанимаете нового сотрудника, который ничего не знает о вашем бизнесе. Он приходит с открытыми глазами, и вы ему объясняете упорно, с нуля, что у нас за бизнес, чем мы отличаемся. Он делает одни и те же ошибки. В следующий день новый сотрудник приходит, и опять всё с нуля. На это уйдёт куча времени.
Или есть другая крайность, как у меня была. Работать в одном длинном чате месяцами, как я в Gemini делал, прежде чем он пропал.
Но тут аж три проблемы, о которых вы должны знать.
Первая проблема, я уже сказал, чат может исчезнуть.
Вторая проблема. Когда чат становится очень длинным, искусственный интеллект начинает глючить. Он забывает, что было в начале разговора. Это потому, что у любого искусственного интеллекта есть так называемое контекстное окно. Или оперативная память. Если ты её превышаешь, то искусственный интеллект начинает цепляться за какие-то случайные фразы из середины, без учёта контекста. И начинает строить все ответы вокруг неё. Хотя она вообще не относится к делу. Наверняка вы встречали это, когда ты что-то длинное рассказываешь. И в середине ты упомянул какую-то фразу, которая второстепенная. Оно за неё хватается и вокруг неё строит весь свой ответ.
И третья проблема одного чата. Ты привязан к одной платформе. Весь твой контекст сидит в чат GPT. Завтра выйдет новая крутая версия Клода, Gemini, чего угодно. И что, начинать снова с нуля, снова рассказывать весь бизнес?
Когда со мной случилась эта история с исчезнувшим чатом, я сел и подумал, в чём на самом деле проблема. Я понял, что проблема не в том, что чат исчез. Проблема в том, что я был хрупким. Я хранил все знания о своём бизнесе внутри одной платформы. А платформа глючит, обновляется, меняется, удаляется, что угодно. Нужно хранить данные и знания снаружи. И просто подключать их, когда это нужно.
Тут я вспомнил своё детство. У меня была приставка Dendy. У кого ещё такая была? На Dendy нельзя было сохраняться. Играешь в какую-то игру, тебя убили. Всё, начинай всю игру заново, с первого уровня. Каждый раз. А потом появились приставки PlayStation с вставляющейся картой памяти, где можно было сохраняться. Прошёл уровень, сохранился. Завтра продолжаешь оттуда, где остановился.
Так вот, обычная работа с чат GPT, это как играть в Dendy. Каждый новый день, каждый новый чат, ты начинаешь с нуля. С первого уровня. И я ничего не помню. А мне нужна была игра с сохранением. Где AI всегда помнит весь контекст о моём бизнесе.
Внешняя память: пять документов о бизнесе
Решение оказалось простым. Создать эту память отдельно.
Я сделал несколько документов в Google Doc. Каждый документ, это кусок информации о бизнесе.
Первый документ, это ДНК проекта. Кто мы? Чем мы отличаемся от конкурентов? Какие у нас ценности? Что мы никогда не скажем клиентам? Какая наша история?
Второй, это матрица офферов. Что мы продаём? Кому? За сколько, на каких условиях, какие гарантии? Вся продуктовая линейка и связи между продуктами. Если человек купил вот это, логично предложить ему вот это.
Третий, это путь клиента. Все этапы. От того момента, как человек впервые узнал о нас, до момента, когда он покупает второй раз. Какие вопросы он задаёт на каждом этапе, какие у него сомнения, что его останавливает, что убеждает.
Ещё есть операционная карта. Как устроена компания, кто за что отвечает, какие у нас процессы, какие инструменты мы используем, какие ограничения, какие сотрудники.
И tone of voice. Как мы разговариваем с клиентами? Какие слова используем, какие избегаем? Примеры фраз, которые звучат, как они звучат, и что мы никогда не скажем.
Каждый документ, это страниц 5, 10, не больше. Потому что, помните, превысите контекстное окно.
И теперь, когда я открываю новый чат в чат GPT или Клод, я просто прикрепляю нужные файлы. Или вообще создаю проект, где эти файлы по умолчанию прикреплены. И что бы я ни спросил, искусственный интеллект сразу понимает весь контекст моего бизнеса от А до Я. И мне достаточно просто спросить, как мне решить, например, вот эту ситуацию. И он сразу же хватает весь контекст и даёт мне лазерно, точное, сфокусированное решение именно для меня.
И даже если этот чат исчезнет, мои файлы никуда не денутся. Я открою новый чат в новой платформе или в этой же. Прикреплю те же Google Доки и продолжу работу. Если завтра выйдет новая версия, которую я захочу попробовать, я прикреплю туда же все эти файлы. И сравню, как на один этот же вопрос отвечает старая моя нейромодель и новая.
Все мои знания о бизнесе теперь при мне, а не внутри какой-то платформы.
Один чат на всё, и почему это ломается
И эта система файлов работает. Но через какое-то время столкнулся с другой проблемой. Я обсуждал в одном чате всё подряд. И стратегию компании, и маркетинговые активности, и финансовые вопросы. И заметил, что AI начинает путаться. Например, я неделю обсуждал финансы и бюджеты. А потом говорю, давай вернёмся к долгосрочной стратегии. И AI все стратегические вопросы начинает рассматривать сквозь призму финансов. Потому что последнюю неделю мы разговаривали о финансах. И у него фокус сместился туда.
У живого человека нет такой проблемы. Если это живой человек, финансовый директор, он легко переключается между контекстами. Мы можем поговорить о бюджете, можем о стратегии. Потом выйти на обед, поговорить на футболе. Вернуться и снова поговорить о бюджете. И он держит в голове и прекрасно переключается.
И AI так не может. Если ты долго говоришь с ним о чём-то одном, его фокус всплывёт в эту сторону. И потом все вопросы он начинает фильтровать через эту линзу.
Проекты под роли: свой AI для каждой задачи
Решение оказалось простым. Создать отдельные проекты под разные роли.
В чат GPT и в Клод есть функция, которая называется проекты. Это не просто чаты. Это чат плюс файлы, плюс прошивка, инструкции. Которые ты прикрепляешь, и которые работают в любом чате, созданном внутри проекта.
Я создал несколько таких проектов. Один, это генеральный директор CEO. Это для стратегии, долгосрочного планирования, решения развития бизнеса.
Второй, это маркетинговый директор CMO. Для маркетинга, контента, рекламных компаний, позиционирования.
Третий, финансовый директор CFO. Для финансового анализа бюджетов, прогнозирования, возврата инвестиций и так далее.
Также я создал себе стратегического аналитика. Для анализа рынка, ниши, конкурентов, трендов, возможностей, угроз.
И в каждом проекте свои инструкции. Как я и должен думать. И в каждом проекте своя внешняя память.
Например, для генерального директора очень примерно описано так, что ты выступаешь в роли стратегического советника генерального директора. Твоя задача, помогать принимать решения о развитии бизнеса. Когда я задаю вопрос, сначала проанализируй его через призму ДНК компании. Соответствует ли это нашим ценностям, позиционированию. Потом посмотри на матрицу офферов. Как это повлияет на продуктовую линейку. Рассмотри риски, возможности. И дай рекомендацию с конкретными шагами. Если ты видишь, что я делюсь каким-то важным инсайтом, который стоит добавить в постоянную память о бизнесе, скажи мне об этом.
Теперь, когда я спрашиваю этот проект, он мне отвечает не как обычный чат GPT, который даёт общие советы. Он отвечает мне как мой стратегический советник, который знает мой бизнес иногда лучше, чем я.
Совет директоров за 20 долларов в месяц
Конкретный пример, как я это использую. Например, стоит задача. Как вырасти в два раза в следующем году? Вот как это сделать?
Я иду к цифровому CEO, говорю, у нас цель вырасти вдвое. Какие стратегические направления нам стоит рассмотреть? Он анализирует, говорит, смотри, есть три варианта. Первый, выйти на новые рынки. Второй, масштабирование текущих продуктов. Третий, создать новый продукт. Вот плюсы, вот минусы каждого, вот описание каждого.
Дальше я беру его ответ и иду к своему AI-директору по маркетингу. И говорю, вот что предложил CEO. Какие маркетинговые каналы нам нужно развивать, чтобы поддержать этот рост по каждому направлению и по всем трём? Он даёт план по каналам, по контенту, по рекламным кампаниям.
Дальше я иду к финансовому директору, AI-финансовому директору. Говорю, смотри, вот такая задача от CEO. Как нам финансовые потоки рассмотреть? Кого нам, возможно, нужно, как оптимизировать? Он даёт свои советы.
Дальше я возвращаюсь к генеральному директору, к AI-генеральному директору. Копирую ответы от маркетингового директора, от финансового. И говорю, критически посмотри на всё это и дай мне финальные рекомендации. Что делать в первую очередь? Он всё это синтезирует и даёт мне приоритизированный план действий.
По сути, я моделирую совет директоров. Только вместо того, чтобы собирать живых людей с колоссальными окладами, я получаю такого же уровня мнения от искусственного интеллекта.
И самое крутое в этой системе то, что она не статична, она постоянно улучшается. Помните, я говорил про инструкции? Там есть пункт. Если ты видишь, что я делюсь важным инсайтом, скажи мне, и я добавлю это во внешнюю память.
Как это работает на практике? Например, я обсуждаю запуск нового продукта и говорю, мы не можем просто так нанять руководителя отдела продаж, потому что наш рынок очень узкий, и нужных специалистов там просто нет. И этот чат отвечает на мой вопрос, а в конце добавляет, кстати, инсайт про ограничение рынка кадров стоит добавить в операционную карту компании, чтобы в следующий раз, когда мы будем это обсуждать, я сразу это учитывал.
Я беру, копирую эту рекомендацию, открываю Google Doc, операционную карту, вставляю туда, и в следующий раз он уже будет знать об этом ограничении. И все другие цифровые директора будут знать об этом ограничении.
Получается, что система постоянно калибруется. Через несколько месяцев такой работы искусственный интеллект знает бизнес настолько глубоко, что даёт ответы, которые раньше требовали либо дорогих консультантов, либо недель моих собственных размышлений.
Раньше, когда мне нужно было принять какое-то стратегическое решение, я либо думал сам, либо нанимал консультанта, искал лучшего на рынке, порой за несколько тысяч долларов, за несколько сессий. Сейчас я за час-полтора получаю развёрнутый анализ с нескольких точек зрения от специалистов, которые знают мой бизнес.
Раньше, если нужно было составить маркетинговый план на квартал, это занимало несколько дней работы. Сейчас за полчаса у меня есть готовый черновик, который нужно только подправить под ситуацию.
Раньше мой маркетолог тратил часов 20 в неделю на создание контента. Сейчас 3 часа. Потому что директор по маркетингу AI генерирует контент. Остаётся только отредактировать и сделать.
И всё это за 20 долларов в месяц, стоимость подписки на чат GPT или Клод. Плюс я не привязан ни к какой платформе. Вчера вышла новая версия Gemini. Окей, хочу протестировать, как она работает с моей стратегией. Открываю новый чат, перекрепляю свои документы, копирую инструкции, всё работает. Завтра выйдет что-то ещё новое, перейду туда. Все мои данные при мне, в моей Google Doc.
Что получилось
В итоге у меня цифровой генеральный директор, CEO, который помогает со стратегией. Маркетинговый директор, который создаёт контент. Финансовый директор, который анализирует и оптимизирует финансы. Стратегический аналитик, который следит за рынком.
Всё это работает, я это использую каждый день. И более 50 предпринимателей уже внедрили эту методологию у себя и получают результаты.
Но если честно, даже с готовой методологией на внедрение уходят недели, порой месяцы. Нужно понять, как правильно структурировать информацию о бизнесе. Как писать инструкции, как калибровать, какие вопросы задавать, как вытащить всё это из себя.
Поэтому моя команда теперь делает это под ключ для других компаний. Мы проводим с вами глубокий брифинг, задаём правильные вопросы, создаём всю эту внешнюю память для вашего бизнеса. Пишем прошивку под ваши конкретные задачи. Настраиваем проекты, калибруем систему.
Вы получаете готовый центр управления маркетингом, который знает ваш бизнес и работает с первого дня. Кроме этого, мы создаём AI-радар для мониторинга вашей ниши, контент-завод, который пишет для вас текст вашим голосом, и нейромодель клиента, которая заменяет дорогие фокус-группы. Это полная AI-инфраструктура маркетинга под ключ.
Берём только три проекта в месяц, потому что каждому нужно уделить достаточно времени и внимания, чтобы сделать это качественно.
Если вы хотите, чтобы в вашем бизнесе появилась такая система, оставляйте заявку и обсудим, подходит ли вам эта услуга.
Числа из выпуска
- 1 000 000 – миллион токенов контекста в Gemini
- 3 – месяца работы в Gemini до исчезновения чата
- 5–10 – страниц в каждом документе внешней памяти
- 3 – количество проектов-директоров (CEO, CMO, CFO)
- 2 – цель вырасти в два раза в следующем году
- 3 – варианта стратегических направлений роста
- 3 – количество часов маркетолога сейчас вместо 20
- 1–1,5 – час-полтора на получение развёрнутого анализа
- 20 – стоимость подписки в долларах в месяц
- 50 – более 50 предпринимателей внедрили методологию
- 3 – берут только три проекта в месяц
Слушать дальше: 130. Искусственный интеллект как катализатор маркетинга · 134. AI — не сотрудник, заменяющий рутину, а стратегический консультант · 138. Главный инсайт после обучения AI в Кембридже, который может помочь бизнесу