Почему промпт-инженеры скоро станут не нужны

Почему промпт-инженеры скоро станут не нужны

За последние полгода я трижды переписывал внутреннюю методологию работы с LLM в команде. И каждый раз чувствовал себя немного глупо — потому что главный вывод всегда один: качество результата определяет не промпт, а структура задачи.

Раньше мы учили маркетологов писать «идеальные запросы». Длинные инструкции, ролевые конструкции, few-shot примеры, разметка выхода. Тогда это работало. Модели были капризные, контекст маленький, формулировка решала.

Сейчас ландшафт изменился. Длинный контекст, рассуждения, tool use (вызов внешних инструментов), агенты — всё это сдвинуло узкое место. Модель уже понимает, что вы хотели сказать, даже если написали коряво. А вот что именно вы хотите — вот тут провал.

Что я наблюдаю на практике. Берём одну и ту же задачу — например, анализ тональности отзывов о продукте. Один маркетолог пишет красивый промпт на полстраницы, у другого промпт в три строчки, но он заранее собрал отзывы в таблицу, убрал дубли, разметил категории. У второго результат стабильно лучше. Не потому что он лучше «общается» с моделью, а потому что подготовил данные.

Отсюда тренд. Профессия смещается от «того, кто умеет разговаривать с ИИ» к тому, кто умеет ставить задачу. Это ближе к продуктовому мышлению, чем к копирайтингу. Нужно декомпозировать задачу, описать критерии приёмки, подготовить данные, продумать, как будете проверять выход. Промпт в этой схеме — финальный шаг, а не центральный навык.

Для команды это значит простую вещь. Перестайте тренировать людей писать промпты. Начните тренировать их думать в формате: что на входе, что должно быть на выходе, как я пойму, что результат хороший. Тогда любой следующий релиз модели не обнулит ваши компетенции, а усилит их.

Промпт-инженер как отдельная роль — это история про дефицит. Дефицит контекста, дефицит возможностей модели. Когда дефицит уходит, роль растворяется в смежных профессиях. У аналитика данных, продуктового менеджера, маркетолога просто появляется ещё один рабочий инструмент в стеке.

— @AIinMarketingRuPro